基于Vague集模糊量化的图像检索算法

为了提高图像的检索效果,提出了基于Vague集模糊量化的图像检索算法。该算法首先在色调-饱和度-亮度(hue saturation value,HSV)空间中划分模糊区域,并建立每个区域的梯形隶属度函数;其次,通过梯形隶属度函数得到任意颜色在模糊区域的Vague隶属度,进而将该Vague隶属度转化为包含中立度信息的Fuzzy值,并对该Fuzzy值加权得到新的量化值,从而得到颜色直方图;最后,将原图平滑处理,并与原图直方图结合得到广义直方图,通过欧氏距离进行相似匹配得到检索结果。实验采用Corel1000图像库,选取花作为检索的目标图像,结果显示,非均匀量化算法,模糊量化算法和改进算法的查准率分别为62.5%,72.5%,75%;查全率分别为25%,29%,30%。采用3种算法分别检索主目标明确和主目标不明确的图片,结果显示,改进算法与非均匀量化算法,模糊量化算法相比,检索效果较好。

An image retrieval algorithm based on vague set fuzzy quantization and generalized histogram