基于颜色与深度学习的计算机视觉图片检索
计算机视觉——图片检索是一门专注于图像处理和分析的技术,其中涉及到对图片特征的深入理解和提取。本章主要探讨了三种关键特征:颜色、纹理和形状,以及它们在图片检索中的应用。 首先,颜色特征提取是关键技术之一。颜色直方图是一种常用方法,将图片的颜色信息映射到一个256维的特征向量,代表图片中各种颜色的分布。这种方法直观但消耗内存,实际应用中可能采用颜色聚类直方图,即预先对颜色进行分组,形成更高效的表示。另一种颜色特征提取方法是推土机算法,它利用EMD(Earth Mover's Distance,推土机距离)来计算颜色直方图间的视觉相似度,考虑了人眼对不同颜色敏感度的差异。 色彩相似度的计算涉及多种方法,如颜色直方图距离(EMD)、色差距离(CIEDE2000)等。色差距离基于CIE-Lab颜色空间,通过欧氏距离计算颜色的差异,但CIEDE2000对其进行改进,消除了人眼视觉上的均匀性假设,以更准确地反映视觉相似度。 在图片检索中,这些特征被用于实现相似颜色检索,如案例中的CBIR(Content-Based Image Retrieval)。目标是根据人类的视觉感知,对图片库中的图片按照颜色、纹理或形状相似度进行排序。搜索过程包括颜色特征的实时提取,库中图片颜色特征的聚类直方图计算,然后通过EMD或色差距离计算颜色相似度,并依据此排序返回最相关的图像。 此外,自编码器作为一种深度学习技术,也被用于特征提取。通过神经网络训练,自编码器可以学习到图像的通用特征并进行降维,这有助于减少信息冗余,提高检索效率。降维后的隐藏层权重反映了图像的主要特征,使得重构后的图像尽可能接近原始图像。 总结来说,计算机视觉中的图片检索不仅依赖于基础的颜色特征提取,还运用了高级的机器学习方法,如深度学习的自编码器和EMD等度量方法,来确保检索结果的准确性与效率。这些技术在艺术、图像搜索引擎、安全监控等领域有广泛应用。
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