专利名称：基于色彩内容及分布的彩色图像匹配分析方法
技术领域：
本发明属于图像分析技术，特别是基于色彩内容及分布的彩色图像匹配分析方法。
背景技术：
随着网络速度的提高和上网人数的增加，互联网在成为全球经济和文化交流纽带的同时，也给一些不法分子带来了可乘之机，出现了色情图像等不良信息在网上传播的问题。对不良(例如色情图像)图像的识别与分析已成为当前因特网发展中的一个热点问题。
如何分析、识别与过滤不良图像，成为当今广受关注的研究课题。传统的基于关键字的过滤技术因其准确率低及一词多意等缺点，正逐渐被基于图像内容的分析技术所取代。基于图像内容的分析，就是在分析图像时，提取代表输入图像本身内容的一些特征，如色彩、形状、纹理、结构等，然后将其与参考图像相应的特征进行匹配分析，实现对输入图像的识别或过滤。
在基于图像内容的彩色图像匹配分析技术中，应用彩色直方图(Anil K.Jain and AdityaVailaya 1996 Pattern Recognition 29 1233)可将图像中每一种色彩所对应的像素数比率提取出来，因而能够从统计的角度分析图象的色彩参数，并具有尺度及旋转不变性的优点。
目前已有的基于彩色直方图的彩色图像匹配分析技术大体上可分为以下两类(1)仅使用直方图进行图像匹配分析的技术(Aigranin O H，Zhang H，Petkovic D.Content-based representation and retrieval of visual mediaa state-of-the-art review.MultimediaTools and Application，1996，3(1)179-182)。该技术首先将彩色图像的彩色直方图提取出来。然后依照某一规则，对直方图的特定色彩部分直接进行匹配判定。由于该类技术对色彩的几何分布不敏感，因而匹配分析精度较低。
(2)直方图与像素平面位置分布结合的图像匹配分析技术(Cinque L，Ciocca G，Levialdi S，et al.Color-based image retrieval using spatial-chromatic histograms.Image VisionComputing，2001.19)。该技术将彩色直方图与特定色彩像素的位置结合，提取像素的色彩统计特征与位置特征，以提高图像匹配判定的精度。但由于其对像素的位置信息提取还较为简单，不能体现像素间的空间和逻辑关系，因而使该技术的分析效果大受影响。
总之，现有的彩色图像匹配分析技术效果不理想，图像匹配精度不高，应用于图像的过滤中误判率过高，影响实际的应用效果。
发明内容
本发明的目的是提供一种新的基于色彩内容及分布的彩色图像分析方法，可以克服现有技术的缺点和不足。本发明在不良图像的识别与分析应用中，较现有的相应技术有高效率、低误判率与高准确率等优点。
本发明采用基于彩色直方图的模糊相关与形态矩阵分析相结合的方法，将输入图像与数据库(具有一定特征的图像的集合)中的参考图像进行匹配分析，以判定是否在参考图像数据库中存在与输入图像相匹配的图像。包括下述步骤提取输入图像和参考图像的彩色直方图，根据两直方图的匹配程度判定两图像匹配与否；其次提取输入图像特定区域的形态特征，并得到其形态矩阵，根据其与参考图像的形态矩阵比较的结果，判定其匹配程度。
1)采用色彩量化方法提取图像的彩色直方图，并依据模糊关系隶属函数
μR~(c→i,c→j)=e-[(rj-ri)2+(gj-gi)2+(bj-bi)2]]]>及匹配阈值α1，确定色彩匹配的色彩峰对。
2)依据下式及匹配阈值α2，确定高度匹配的色彩匹配峰对μS~(hi,hi′)=min(hi,hi′)/max(hi,hi′)]]>将其累加，得到Rh=Σi=1mμS~a2(hi,hi′)]]>并依据阈值α3判定图像是否匹配。
3)根据需要，可依据下式，对特定的匹配色彩峰对进行加权，并计算图像的匹配程度。
Rh=Σi=1muiμS~a2(hi,hi′)]]>其中权重为ui，表示对不同匹配色彩峰对的侧重程度，并依据阈值α3判定图像是否匹配。
4)将形态矩阵作为特征参数，提取和比较图像的形态信息，并依据下式及匹配阈值r′计算图像的形态特征是否匹配R′=Σi,j|Wij-Wij′|]]>本发明的积极效果是1)高效率本发明采用的彩色直方图与加权、模糊相关、形态矩阵等方法，均是采用数学统计等方法，未涉及到边界分析、计算几何等复杂的数字图像处理运算，大大控制的图像分析的数学复杂度，明显提高了图像匹配分析的效率。
2)低误判率因本发明采用多种图像识别技术与彩色直方图结合，能够较全面地将图像的多种信息提取并进行分析，能够尽最大可能地从多个不同的角度对图像进行匹配分析。因而，在进行输入图像与样本数据库中参考图像间的匹配判定时，能够大幅度提高图像匹配判定的精确程度。
3)高准确率本发明由于采用加权算法，可人为地侧重分析某种特定的色彩；由于采用了直方图的模糊相关比较方法，在色彩匹配方面有一定的智能型，并且对图像色彩的歧变有很好的适应性，提高了比较的实际效果；由于采用形态矩阵方法，能够全面的提取与分析图像的形态分布信息，从输入图像的形态特征判定是否与参考图像的形态特征匹配，有较好的识别效果。
4)本技术特别适用于对彩色图像进行识别与过滤。
本发明所提出的彩色图像匹配分析方法，可对网络输入的彩色图像，按其与(依据色彩及形态特征定义的)不良图像库中的参考图像的匹配程度进行过滤。网络不良图像的过滤系统所需硬件设备集线器或路由器、网络服务器、通讯线路、运行于服务器端的不良图像过滤系统软件。通过过滤系统软件，在服务器端，将Internet发送来的数据进行分析，将其中含有不良图像信息的数据过滤掉，然后将数据发送至各个终端机，同时将相关的网址及访问终端写入网络服务日志，以备查询。
图1a是图像S。
图1b是图像T。
图1c是图像S的彩色直方图HS。
图1d是图像T的彩色直方图HT。
图2图像形态矩阵的提取示意图。
图3本发明的详细流程图。
图4本系统的结构示意图。
具体实施例方式
本发明突出的实质性特点和显著进步可以从下述实例中得以体现。但它们不会对本发明作任何限制。
如图所示一图像色彩信息的匹配比较输入图像S与参考图像数据库中的图像T，并确定其匹配关系。
1)提取彩色直方图以16种索引色替代图像S与T的原RGB色彩，并建立图像S与T的彩色直方图HS和HT(见图1)。
2)直方图色彩峰的色彩匹配应用色彩的模糊关系隶属函数(1)式，逐一计算直方图HS和HT中的所有色彩峰间的色彩匹配系数μR~(c→i,c→j)=e-[(rj-ri)2+(gj-gi)2+(bj-bi)2]---(1)]]>其中 和 分别表示直方图HS和HT的一对待比较的色彩矢量。依据α-级关系去模糊，有 即当 大于某个值α1时， 取值为1，并认为此色彩矢量 与已知色彩矢量 匹配，否则为不匹配。根据上述匹配分析结果，提取直方图HS和HT中所有色彩匹配的色彩对，并记为{ci，c′i|i＝1，2，...，n且n＜16} (3)3)色彩匹配峰的高度匹配对两直方图HS和HT中色彩匹配的色彩峰依照下式(4)计算其高度匹配系数μS~(hi,hi′)=min(hi,hi′)/max(hi,hi′)---(4)]]>其中hi和h′i分别表示两个色彩匹配峰的高度。两个色彩匹配峰高度的模糊匹配关系按下式确定 即当 大于某个值α2时， 取值为1，并认为此色彩峰对匹配，否则为不匹配。
4)彩色直方图的匹配将通过上述计算得到的匹配对应色彩峰对的数目累加，得到两彩色直方图的模糊匹配系数Rh=Σi=1mμS~a2(hi,hi′)---(6)]]>其中m为彩色直方图中彩色峰的总数。
两个彩色直方图的模糊匹配关系按下式确定 即当Rh大于某个值α3时，Rh取值为1，并认为此彩色直方图对匹配，否则为不匹配。
5)对特定色彩的加权分析为侧重考察图像S和T特定色彩间的匹配，在应用(6)式进行计算时，可将与该特定色彩对应的色彩峰的 值乘以一设定的数值ui，以增大该色彩峰在彩色直方图匹配计算中的权重Rh=Σi=1muiμS~a2(hi,hi′)---(6,)]]>以判定色彩加权后，彩色图像间的匹配程度。
二图像形态特征的分析若输入图像S与参考图像数据库中的图像T依据色彩特征不能匹配，则需要对图像S与参考图像T的形态特征进行进一步的匹配分析；1对图像S进行色彩分割，提取图像具有某种待分析色彩的区域，记为F。
2以一定的间隔分割区域F，如图2所示。对每一网格计算所包含的像素数与区域F的总像素数的比率，每一网格得到一个比率值Wij，以Wij为元素，经计算可得到一矩阵W＝{Wij|i，j由网格划分方式决定}，称为形态矩阵，记录图像S的形态、分布信息。3基于图像S的形态矩阵W，与样本图像形态特征数据库中的数据进行匹配计算。设W′为样本图像形态特征数据库中的一个形态矩阵，则可通过下式计算他们的匹配程度R′=Σi,j|Wij-Wij′|---(7)]]>设匹配阈值为r′，则当R′≤r′时，认为两形态矩阵W与W′匹配，即图像S具有数据库中样本形态信息，即认为图像S为匹配图像。
图3是本发明详细流程图。具体步骤是1、输入图像，记为A。
2、提取图像A的直方图信息，得到直方图H(A)。
3、参考图像数据库直方图数据集H(D)。
4、将直方图H(A)与H(D)按加权方法计算匹配程度，即判定图像A与图像数据库中的各个参考图像T是否匹配。
5、参考图像数据库形态矩阵数据集S(D)。
6、判定匹配程度是否大于预定值。如果非，转向7；如果是，转向10。
7、如果6的判断为非，则提取图像A的形态矩阵S(A)，计算S(A)与S(D)的匹配程度。
8、由7计算的匹配程度参数，判定其是否大于预定值。如果非，转向9；如果是，转向10。
9、输出图像分析结果——图像A为不匹配图像。
10、输出图像分析结果——图像A为匹配图像。
图4是系统结构示意图。详细描述系统结构中组成和作用，集线器或路由器、网络服务器、通讯线路、运行于服务器端的不良图像过滤系统软件。通过过滤系统软件，在服务器端，将Internet发送来的数据进行分析，将其中匹配的含有不良图像信息的数据过滤掉，然后将数据发送至各个终端机，同时将相关的网址及访问终端写入网络服务日志，以备查询。图4详细说明如下1、英特网接入服务器网络服务器3(接入方式可选用ADSL或者宽带接入)。
2、不良图像过滤软件，该软件基于前述的模糊相关、加权和形态矩阵等技术，对由英特网流入服务器的数据进行分析，对含有可疑图像内容的数据进行阻挡，同时记录图像的访问者及图像的来源，并写入数据库以备查询。该软件运行于网络服务器3。
3、网络服务器(可选用IBM xSeries 206或者SUN Fire V60x Server)，接入英特网。(与英特网的连接可选用双绞线或者光纤)。
4、网络交换机(可选用D-LinkDES-3226或者3Com SuperStack 3 Switch 4400)。
5、与网络交换机相连接(连接可采用双绞线、同轴电缆或者无线连接等方式)的网络终端机(可选用IBM ThinkCentre M或者DimensionTM8300等台式机以及笔记本电脑)。
权利要求
1.一种彩色图像匹配分析的方法，其特征在于它包括下述步骤1)提取输入图像和参考图像的彩色直方图；2)根据两直方图的匹配程度判定两图像匹配与否；3)提取输入图像特定区域的形态特征，并得到其形态矩阵；4)根据其形态矩阵与参考图像的形态矩阵比较的结果，判定其匹配程度。
2.根据权利要求1中所述的彩色图像匹配分析的方法，其特征在于1)采用色彩量化方法提取图像的彩色直方图，并依据模糊关系隶属函数μR~(c→i,c→j)=e-[(rj-ri)2+(gj-gi)2+(bj-bi)2]]]>及匹配阈值α1，确定色彩匹配的色彩峰对；2)依据下式及匹配阈值α2，确定高度匹配的色彩匹配峰对μS~(hi,hi′)=min(hi,hi′)/max(hi,hi′)]]>将其累加，得到Rh=Σi=1mμS~α2(hi,hi′)]]>并依据阈值α3判定图像是否匹配；3)根据需要，可依据下式，对特定的匹配色彩峰对进行加权，并计算图像的匹配程度；Rh=Σi=1muiμS~α2(hi,hi′)]]>其中权重为ui，表示对不同匹配色彩峰对的侧重程度，并依据阈值α3判定图像是否匹配；4)将形态矩阵作为特征参数，提取和比较图像的形态信息，并依据下式及匹配阈值r′计算图像的形态特征是否匹配R′=Σij|Wij-Wij′|]]>
全文摘要
本发明涉及基于色彩内容及分布的彩色图像匹配分析方法。本发明采用基于彩色直方图的模糊相关与形态矩阵分析相结合的方法，将输入图像与数据库(具有一定特征的图像的集合)中的参考图像进行匹配分析，以判定是否在参考图像数据库中存在与输入图像相匹配的图像。包括下述步骤提取输入图像和参考图像的彩色直方图，根据两直方图的匹配程度判定两图像匹配与否；其次提取输入图像特定区域的形态特征，并得到其形态矩阵，根据其与参考图像的形态矩阵比较的结果，判定其匹配程度。本发明在不良图像的识别与分析应用中，较现有的相应技术有高效率、低误判率与高准确率等优点。
文档编号G06K9/48GK1595434SQ20041001972
公开日2005年3月16日 申请日期2004年6月21日 优先权日2004年6月21日
发明者翟宏琛, 王熠, 张思远, 梁艳梅 申请人:南开大学