自然風景圖像中顏色特征提取算法的研究.pdf

1、研究圖像情感語義是為了使計算機能夠模擬人類，自動地描述人類觀察圖像時所引起的情感變化，其結果多用于圖像檢索、圖像情感語義識別與分類、審美評價等領域。在圖像情感語義的研究過程中，使用特征提取技術的目的是為了通過提取圖像底層特征，建立底層特征到高層語義的映射關系，最終實現(xiàn)圖像情感的機器識別。近些年來基于底層視覺特征的情感語義研究越來越受到學者的青睞。
　　 所謂的底層視覺特征是指顏色、紋理和形狀等，其中以顏色特征的應用最為廣泛。與其

2、他的視覺特征相比，顏色特征對圖像的尺寸、方向、視角的依賴性較小，具有較高的魯棒性。目前最常用的描述顏色特征的方法有顏色直方圖、顏色矩、顏色集和顏色相關圖等，其中研究最多的是顏色直方圖。由于顏色直方圖所描述的是不同顏色在整幅圖像或某個區(qū)域中所占的比例，所以相當直觀。
　　 傳統(tǒng)的顏色直方圖方法已經不能滿足圖像情感語義的研究需要。顏色空間轉換和顏色量化方法都沒有統(tǒng)一標準，如果顏色空間選取不當、顏色量化不合理，就不能準確地反映出圖像的

3、主要顏色信息，同時也不能減小干擾信息，直接影響顏色特征提取技術在圖像情感語義研究中的應用。另外，提取圖像顏色特征，必須考慮空間位置因素。簡單的規(guī)則分割有時會強行打斷圖像中對象的完整性，不能真實地反映圖像的信息和情感。認知心理學普遍認為，人們觀察圖像時首先會將注意力集中到圖像中一些最能引起人們興趣、最能反映圖像信息和圖像情感的區(qū)域，即感興趣區(qū)域。結合感興趣區(qū)域研究圖像情感語義是比較合理有效的方法。所以如何更好地結合感興趣區(qū)域分割圖像、改進

4、顏色直方圖提取方法，是顏色特征提取和圖像情感語義研究中亟待解決的問題之一?；诂F(xiàn)存技術中的不足，結合本課題的研究需要，本文提出了一種基于感興趣區(qū)域的顏色直方圖改進算法，對傳統(tǒng)方法的圖像分割和顏色量化方法進行了優(yōu)化。主要工作有：
　　 (1)選取中國情感圖片系統(tǒng)中的400幅自然風景圖片作為研究樣本，利用北京工業(yè)大學腦信息開放實驗室的眼動實驗儀，測試出每幅樣本圖片的感興趣區(qū)域，研究各區(qū)域的特點，使用合理的分割技術分割圖片，確定各區(qū)域

5、權重；
　　 (2)從大量的研究資料和參考文獻中獲取顏色特征提取技術的發(fā)展現(xiàn)狀，掌握現(xiàn)在比較流行的提取技術。將原RGB空間圖片轉換為HSV空間中表示，采用改進的顏色直方圖方法，結合各區(qū)域分割細化后的權值，對感興趣區(qū)域和非感興趣區(qū)域進行顏色特征提?。?br>　　 (3)采用自組織映射網絡初步建立圖像顏色特征到情感語義的映射，即利用自組織映射網絡對本文改進方法提取的顏色特征進行情感聚類，與傳統(tǒng)方法的聚類效果進行對比。通過對實驗結果