基于HSV空間顏色特征的圖像內(nèi)容檢索及應(yīng)用

湯慧 唐朝暉 彭鐵光

1.中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，長沙 410083

2.湖南司法警官職業(yè)學(xué)院管理系，長沙 410131

3.湖南外貿(mào)職業(yè)學(xué)院教務(wù)處，長沙 413400

基于HSV空間顏色特征的圖像內(nèi)容檢索及應(yīng)用

湯慧1，2唐朝暉1彭鐵光3

1.中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，長沙 410083

2.湖南司法警官職業(yè)學(xué)院管理系，長沙 410131

3.湖南外貿(mào)職業(yè)學(xué)院教務(wù)處，長沙 413400

監(jiān)獄信息安全是數(shù)字化監(jiān)獄的基本要求，隨著電子監(jiān)獄資料庫中多元資料的日益增多，自動識別出數(shù)字監(jiān)獄庫中圖像資料的內(nèi)容是否涉密成為司法信息安全防范研究的焦點。顏色特征是圖像資料的最基本的視覺特征之一，在圖像內(nèi)容檢索上具有舉足輕重的地位。為了實現(xiàn)監(jiān)獄圖像資料的自動檢索與內(nèi)容感知，本文提出基于HSV空間的22色非均勻顏色特征的圖像內(nèi)容檢索方法。實驗結(jié)果表明，該方法與基于RGB顏色空間的顏色特征檢索算法相比，有效降低了時間和空間復(fù)雜度，圖像查全率、查準(zhǔn)率高，實際應(yīng)用效果明顯。

圖像內(nèi)容檢索；顏色量化；監(jiān)獄

引言

監(jiān)獄本身是一個涉密場所，在信息安全防范上不但要保證網(wǎng)絡(luò)運行安全，還要確保涉密信息在產(chǎn)生、存儲、傳遞和處理過程中的保密、完整、可用和抗抵賴。特別是對記載國家秘密信息的文字、圖像、數(shù)據(jù)等電子載體進(jìn)行嚴(yán)格管理防泄密。數(shù)字監(jiān)獄資料庫中內(nèi)容的日益增多、類型的多元化，自動識別出圖像內(nèi)容是否涉密成為司法信息安全防范研究的焦點。

1 數(shù)字監(jiān)獄資料庫中圖像要求

圖像來源于數(shù)碼相機記錄相關(guān)文件、會議、活動等拍攝動態(tài)視頻或靜態(tài)圖像或監(jiān)獄內(nèi)安防設(shè)備抓拍到的圖像。圖像保存為BMP格式（24位）色彩、圖像分辨率600 dpi以上；尺寸不大于10寸。

2 顏色特征分析

圖像內(nèi)容的檢索可從顏色特征入手。顏色特征是圖像中最基本的視覺特征，對圖像的平移、尺度、旋轉(zhuǎn)等變化不敏感，具有很強的穩(wěn)定性，且計算簡單。圖像檢索含顏色直方圖[1]、顏色矩[2]、顏色集[3]、顏色分布特征[4]、中心矩法等多種表征方法。

2.1 CBIR技術(shù)

對圖像內(nèi)容語義進(jìn)行分析和檢索，包括圖像本身客觀屬性，如顏色、紋理、形狀等。檢索技術(shù)的應(yīng)用方向多為收集圖像后進(jìn)行合理加工（對比度、高度等），提取顏色特征的方法。根據(jù)顏色量化，結(jié)合相似度算法，提取基于HSV空間查準(zhǔn)率、查全率具體的值。

2.2 顏色空間選取

RGB顏色空間有不均勻和不直觀的缺點，選擇HSV空間合適的原因，一是其三分量相對獨立，易通過設(shè)定不同權(quán)值將其轉(zhuǎn)換成一維進(jìn)行測量，計算量??；二是色調(diào)分量對彩色的描述與人類視覺接近，容易區(qū)分。

2.3 HSV空間顏色量化

將三分量進(jìn)行非等間隔的量化工作。理論上當(dāng)V＜0.152，顏色接近黑色，可忽略H的影響。當(dāng)S＜0.1時，顏色接近灰色圖，可忽略H的影響。即把分量H、S、V各分成9份、2份和1份，并根據(jù)色彩的不同范圍進(jìn)行量化，合成為一維特征矢量公式l=HQsQv+SQv+V。其中：Qs和Qv分別是分量S、V的量化級數(shù)，當(dāng)取Qs=2，Qv=1時進(jìn)行細(xì)化。l取值范圍為[0，21]，獲得22柄的一維直方圖。

3 基于顏色特征的內(nèi)容檢索模型設(shè)計

監(jiān)獄信息圖像與其他圖像在內(nèi)容有明顯的行業(yè)特征，本文更多的是關(guān)心圖像中的目標(biāo)的顏色特征，如監(jiān)舍、勞動改造區(qū)、獄警辦公區(qū)等。如圖1中C類執(zhí)勤服圖像的顏色特征集中體現(xiàn)在衣服和軟肩章，這些重點目標(biāo)區(qū)域所特有顏色。建立基于圖像內(nèi)容檢索的模型分：圖像預(yù)處理、顏色特征的提取、建數(shù)據(jù)庫與搜索引擎、人機交互界面四大部分。

3.1 監(jiān)獄圖像預(yù)處理

在進(jìn)行圖像分析處理前，需對圖像進(jìn)行灰度化、圖像增強和降低并減少圖像的噪聲等預(yù)處理，突出有用的信息，為后續(xù)顏色特征的圖像內(nèi)容檢索工作做準(zhǔn)備。

3.2 顏色特征的提取

完成任務(wù)區(qū)域或涉密區(qū)域的選取后，保存為二級圖像，并與原始圖像建立關(guān)聯(lián)。根據(jù)上述顏色量化公式、提取算法對區(qū)域圖像進(jìn)行顏色、紋理等特征提取，組建特征庫。

3.3 建庫與搜索引擎

監(jiān)獄圖像數(shù)據(jù)庫由特征庫、圖像庫、實驗子庫組成。按照圖像顏色相似的原則，即圖像顏色數(shù)量相當(dāng)，顏色相近；對應(yīng)主要顏色面積相當(dāng)；圖像內(nèi)主要顏色的相似性，本文采用實驗子庫中五類主題。包括：

A類含9張監(jiān)獄物理防逃鋼網(wǎng)墻，明顯特色特征是鋼絲呈現(xiàn)銀灰色；

B類含8張監(jiān)舍圖，明顯特色特征是粉紅色被子，床單上有XX監(jiān)獄的黑色字樣；

C類含10張執(zhí)勤服圖，明顯特色特征是衣服顏色偏紫或者偏藍(lán)；軟肩章用反光線織成，在陽光下發(fā)黃；

D類含6張囚服圖，明顯特色特征是灰藍(lán)為主，上衣的前胸和后背上有白灰相間的條紋，囚褲兩側(cè)縫有藍(lán)白條；

E類含10張警車圖，明顯特色特征是整車藏藍(lán)色和白色為基本色調(diào)，輔以黃色。

算法采用衡量搜索引擎的性能的查全率(recall)和查準(zhǔn)率(precision)作為評價標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)各種特征自動提取出的重點目標(biāo)區(qū)域的特征數(shù)據(jù)，并建立多維索引結(jié)構(gòu)。

另外，人機交互界面為操作人員提供圖像基于內(nèi)容檢索的接口、參數(shù)。

4 實驗結(jié)果與分析

驗證實驗環(huán)境是VC++6.0，用實驗子庫為操作對象。先人工篩選出43張圖像與樣圖顏色相類似的圖像，按22柄的HSV顏色直方圖圖像顏色相似進(jìn)行實驗，可得A類到E類在RGB空間等間隔的查全率、查準(zhǔn)率分別是0.778、0.75、0.7、1.0、0.9；在HSV空間非等間隔的查全率、查準(zhǔn)率分別是0.889、0.875、0.9、1.0、1.0，不難看出新算法均高于原算法，檢索效果明顯增強。

小結(jié)

為了實現(xiàn)監(jiān)獄敏感圖像資料的自動檢索與內(nèi)容感知，本文提出了一種新的基于HSV空間的22色非均勻顏色特征的圖像內(nèi)容檢索方法。后續(xù)工作是構(gòu)建圖像安全管理單元，全程實現(xiàn)涉密圖像的可控、在控和可審計的安全防護(hù)工作，即涉密計算機上禁止打印/屏幕拷貝圖像；禁止涉密圖像通過可編程的對象連接與嵌入接口等途徑對權(quán)限、屬性的修改；并當(dāng)U盤等外設(shè)插入時自動報警，有望從信息安全防范的角度有效解決泄密問題。

[1] Swain M J, Ballard D H.Color indexing[J].International Journal of Computer Vision,1991.7 (1):11-32

[2] Pass G, Zabih R.Histogram refinement for content-based image retrieval[A].IEEE Workshop on Applications of Computer Vision[C].1996,96-102

[3] Mlsna P A, Rodriguez JJ.Efficient indexing of multi-color sets for content-based image retrieval[A].4th IEEE Southwest Symposium,2000.116-120

[4] Heckbert P.Color image quantization for frame buffer display[J].Comput Graphics,1982, 16:297-307

TP391.41

10.3969/j.issn.1001-8972.2011.12.054