摘 要

随着互联网技术的日益发展，网络数据海量增加，如何从这些大数据中寻找出需要的目标，是一个挑战性问题，其中图像数据的搜索涉及图像检索技术，因此对图像检索的研究具有相当的应用研究价值。

本文基于图像的色彩信息，设计了一个有效的图像检索系统。首先，对训练样本进行颜色直方图分析，并由此一种基于颜色直方图匹配的的图像检索算法，并在VC 环境中软件实现；其后，使用Access数据库系统制作了一个图像数据库，并将样例图像及其颜色直方图录入，保存后形成样本数据库。采用ODBC技术建立前台检索程序与后台数据库的链接，使前台程序获得对数据库进行访问等操作的权限；最后，在该检索系统输入测试样本图像，选出与之颜色直方图最为相近的几张图像，并将匹配结果输出到程序界面中，从而实现了简单的图像检索功能。

多种场景下的实验证明了本文检索系统的有效性。

关键词：颜色直方图，基于内容的图像检索，数据库系统，VC

Abstract

With the development of Internet technology, network data mass increase, how to find out from these big data need to target, is a challenging problem, one of the image data search involves the image retrieval technology, therefore, the study of image retrieval is a applied research value.

This paper designs an effective image retrieval system based on image color information. First, color histogram analysis was carried out on the training samples, and an image retrieval algorithm based on color histogram matching was implemented in the VC environment. Subsequently, an image database was created using the Access database system, and sample images and their color histograms were entered into the sample database after preservation. Use ODBC technology to establish the link between the foreground retrieval program and the background database so that the foreground program can get access to the database and other operations. Finally, in the test sample image retrieval system input, choose the color histogram is the most close to a few images, and the matching results program output to the screen, so as to realize the function of simple image retrieval.

Experiments in various scenarios have proved the effectiveness of the retrieval system in this paper.

Key words: color histogram, content-based image retrieval, database system, VC

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究目的及意义 1

1.2 国内外研究历史和现状 2

1.3 研究内容及安排 2

1.3.1 研究内容 2

第2章 基于颜色的图像检索 4

2.1 图像检索技术简介 4

2.2 颜色直方图原理介绍 4

2.2.1 颜色直方图的匹配方法 5

2.2.2 颜色直方图检索方法的需求分析 6

2.2.3 颜色直方图检索方法的程序实现 6

2.3 图像匹配技术 7

2.3.1图像匹配技术的原理 7

2.3.2基于灰度的图像匹配技术 8

2.3.3基于特征的图像匹配技术 8

2.4本章小结 9

第3章 系统程序设计 10

3.1 VC 编程介绍 10

3.1.1 VC 编程环境 10

3.1.2 使用VC 制作图形界面 11

3.2 数据库系统发展介绍 12

3.2.1文件系统 12

3.2.2网状数据库系统 12

3.2.3层次数据库系统 12

3.2.4关系数据库系统 12

3.2.5面向对象的数据库系统 13

3.2.6面向对象的多媒体数据库管理系统 13

3.3数据库管理系统(DBMS) 14

3.3.1 DBMS的功能构成 14

3.4 使用Access2000创建数据库 15

3.5 如何用VC 访问数据库 15

3.6本章小结 17

第4章 程序实际测试结果 18

4.1 数据库录入 18

4.2 VC 程序检索结果 19

4.2.1偏蓝色的图片检索 19

4.2.2偏绿色的图片检索 20

4.2.3偏蓝白色的图片检索 20

4.2.4偏红、绿色的树叶图片检索 21

4.3本章小结 22

第5章 总结与展望 23

5.1总结 23

5.2展望 23

参考文献 24

致谢 25

第1章 绪论

随着计算机技术和多媒体网络技术的发展，人们的生活节奏也发生了变化。人们需要处理的数据变得更多，所以这个时代也被称为信息时代。以图片为主的多媒体数据已经成为了网络数据中不可或缺的一部分，面对海量的图片数据，人们很难找到各人所需的图片内容。因而如何对图片类信息效率地进行分类、检索，是近年来的研究热点。

1.1 研究目的及意义

自从网络和多媒体成为我们生活中的一部分后，我们日常接触的数据中也存在着非常多的以图片为主的多媒体数据。如何分类和检索图片一直是互联网技术社区研究的问题。

在以往的检索方式中，人们往往会使用人工方式为图片进行分类，人为地对图片添加特征类别关键词（如花朵、阳光、大雾等），并进入数据库供用户使用关键字检索图片。然而这类检索方法存在很多缺陷，比如有些图片不能被主观地进行描述，或主观描述存在一定偏差，就会导致搜索出错。且这种方法比较耗费人力和时间，显然并不适合目前的信息化时代的节奏。

因此，随着技术的发展，人们开始研究基于图片的内容来对图片进行检索，通过图片本身的特征内容来对图片进行检索，可以直接省去传统的人工“贴标签”分类检索的步骤，直接利用程序对其进行分析，并找出其特征加入数据库中。之后根据用户搜索的需求，将用户提供的图片以同样方式提取特征，并将它的特征和数据库中所存放图片的特征进行对比，从而得出搜索的结果。这样的搜索，对比传统的图片搜索，更为省时快捷。

颜色则是一张图片的最基础的特征，使用程序提取一张图片的颜色直方图进行分析，并将它的颜色特征与数据库中的同类特征对比，就可以得出颜色大致相仿的同类图片。

近年来，开发了一种新的图像检索方法 - 基于内容的图像检索（CBIR）。其主要方法之一便是基于色彩特征的检索^[2]，通过抽取图像中颜色直方图的特征向量，进行内容的对比从而对图像进行分类、检索。

VC 是当前较为热门的一种编程语言，许多公司的开发岗位的招聘也需要应聘者能熟练运用VC 进行程序开发。它能利用传统的API编程，也能通过MFC进行可视化的图形界面编辑，且能随时改变它界面上的控件及其功能^[5]。彩色图像由VC 读取，然后与数据库中的图像一起检索。

数据库的技术在当今时代非常重要，它使得互联网中的信息“有家可归”，而信息时代更是促进了它的技术发展，因此，数据库技术在信息时代处于不可或缺的地位。

本文以VC 为工具制作一个简单的彩色图像检索的程序的设计，并以数据库系统作为理论基础，用access制作图像数据库以供程序使用。

1.2 国内外研究历史和现状

早在20世纪90年代，CBIR技术就已被提出^[1]。

在复杂的信息网络中，主体是基于图形图像的多媒体数据。如何管理、检索、分类图片类数据，成为了一大重要的课题。

传统的图像检索是使用人力对图像添加描述类文字，通过将文字输入数据库，与图像对应进行检索。但是由于某些图像的描述较难，人工添加文字关键字存在错漏，故近年来都在研究新的基于图像内容的检索方法（CBIR）。

基于内容的图像检索（CBIR）的主要方法是基于颜色特征检索。它的特征向量是颜色直方图，它可以反映图像中各种颜色的频率分布^[2]。从而达到分类检索的目的。基于内容的图像检索是当前研究的热点。许多著名的杂志，如IEEE Trans.On PAMI.在图像处理方面，已经设立了专门的出版物来介绍这一领域的最新成果。最著名的国际会议，如IEEE conference of CVPR等纷纷设立专题讨论新的研究成果^[3]。目前国内外较为知名的检索系统有如下几个：

（1）IBM的QBIC系统

（2）新加坡大学和MIT媒体实验室的Photo Book系统。

（3）Virage系统

（4）哥伦比亚大学的visual seek系统

（5）NETRA检索系统

（6）MARS检索系统

1.3 研究内容及安排

1.3.1 研究内容

本设计研究的内容主要包括：

（1）理解CBIR技术（基于图像内容的图像检索）的基本背景理论，推导出基于颜色直方图的概念。VC 程序用于提取彩色图像的颜色直方图并将其存储在程序中定义的颜色直方图特征数组中。然后对待匹配图像的颜色直方图进行分析，并将它与特征数组中所提取的颜色直方图数据进行对比比较，选择差值较小的作为匹配结果返回。通常来说，这样返回的结果是最优匹配结果。

（2）了解数据库系统理论的基本背景，包括数据库系统的开发和数据库管理软件的使用。学习数据库SQL语言的相关知识。在本设计中我运用access来制作图像数据库。创建一个搜索图像数据库，创建一个主键并输入适当的样本图像。以此方法制作出来的图像数据库为.mdb文件，将它保存并留待C 程序后续对其使用。

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