Android系統(tǒng)上基于圖像顏色特征的檢索研究

吳成玉， 吳飛青， 章麗姣

（浙江大學(xué)寧波理工學(xué)院，　浙江　寧波　315100）

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Android系統(tǒng)上基于圖像顏色特征的檢索研究

吳成玉， 吳飛青， 章麗姣

（浙江大學(xué)寧波理工學(xué)院，浙江寧波315100）

摘要:對Android移動平臺上基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)進(jìn)行了初步的研究，實(shí)現(xiàn)了基于HSV顏色特征的圖像檢索系統(tǒng)。經(jīng)測試，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，檢索速度快，準(zhǔn)確率較高，對移動終端上圖像檢索技術(shù)的應(yīng)用與推廣起到了促進(jìn)作用。

關(guān)鍵詞：圖像檢索；Android平臺；顏色特征

隨著移動智能終端的迅猛發(fā)展，手機(jī)已經(jīng)從早先簡單的打電話、發(fā)短信的通訊工具發(fā)展到現(xiàn)在的具備上網(wǎng)、視頻、音樂、游戲等多種功能的移動終端。用戶對移動智能終端的功能需求也越來越大。目前市面上的各種應(yīng)用（APP）涵蓋了人們生活的方方面面，并且仍在持續(xù)高速增長中。

基于內(nèi)容的圖像檢索一直是近年來圖像領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的搜索引擎公司包括Google和百度都已發(fā)布了智能移動終端上基于內(nèi)容的圖像檢索產(chǎn)品Google Goggles和百度識圖。Google Goggles是一款A(yù)ndroid平臺軟件，用戶可以用手機(jī)拍攝當(dāng)?shù)氐貥?biāo)建筑、書籍封面、藝術(shù)作品、酒類標(biāo)簽以及產(chǎn)品商標(biāo)，即可立即獲得相關(guān)信息。但是由于圖像檢索的精度受限，Google Goggles不能檢索動物、家具、服飾等其他種類照片，對圖像檢索的種類有著比較大的限制，其應(yīng)用領(lǐng)域也相對狹窄，尚不能真正達(dá)到基于內(nèi)容的圖像檢索的目的。百度識圖是一款非常實(shí)用便捷的圖像檢索軟件，基于先進(jìn)的圖像識別技術(shù)，通過手機(jī)拍照或本地上傳圖像在全網(wǎng)海量圖片中智能篩選精美圖片。全網(wǎng)海量圖片分為美女、風(fēng)景、明星、花卉、服飾、體育、建筑和美食八大類型，并實(shí)時更新。但是由于圖片種類太多，檢索結(jié)果不是十分精確。

本文對Android移動平臺上基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)進(jìn)行了初步的研究與探討，實(shí)現(xiàn)了基于HSV顏色特征的圖像檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為檢索圖像輸入、檢索路徑選擇、圖像特征提取、特征匹配和檢索結(jié)果展示五個模塊，其中特征提取和特征匹配是關(guān)鍵技術(shù)。系統(tǒng)支持直接拍攝照片或者查找本地圖片進(jìn)行圖像檢索，按相似度從大到小順序?qū)z索結(jié)果圖像作為結(jié)果進(jìn)行輸出。特征提取模塊采用的是基于HSV顏色空間的直方圖統(tǒng)計法。經(jīng)測試，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，檢索速度快，準(zhǔn)確率較高。

一、Android系統(tǒng)概述

Android是以Linux為內(nèi)核的操作系統(tǒng)，擁有一套層次十分清晰的框架，包括Linux內(nèi)核層、Android系統(tǒng)庫、應(yīng)用框架層及應(yīng)用層[1]。Android平臺是基于java語言開發(fā)的，其中主要由四大組件構(gòu)成，分別為：Activity、Service、BroadcastReceiver、ContentProvider[2]。

（1）每一個Activity就是一個獨(dú)立的界面。比如照相機(jī)程序，實(shí)現(xiàn)一個拍照的Activity，短信也是一個Activity，撥號界面也是一個Activity等等，這些Activity都是相互獨(dú)立的，但它們組合在一起就變成一個完整功能的應(yīng)用程序。我們可以把Activity理解成java中的JFrame控件，不過它與JFrame的區(qū)別在于：java中的JFrame本身可以設(shè)置布局管理器，不斷的向JFrame中添加組件，但Activity只能通過setContentView方法在主界面顯示布局。

（2）Service與Activity的地位是相同的，它也代表一個獨(dú)立的Android組件，Service與Activity的區(qū)別在于：Service通常在后臺運(yùn)行，它不需要與用戶進(jìn)行交互，因此它通常用于為一些不需要界面但是又必須在后臺運(yùn)行的程序提供服務(wù)，比如音樂或者音頻播放軟件。

（3）Broadcast Receiver用來接收來自廣播和系統(tǒng)中的應(yīng)用程序發(fā)送的消息。在Android中，廣播的用處非常廣泛，例如當(dāng)開機(jī)后會自動產(chǎn)生一條廣播，接收到這條廣播后系統(tǒng)就能及時的做出提示和保存數(shù)據(jù)等操作；當(dāng)電池電量低的時候系統(tǒng)也會產(chǎn)生一條廣播，這樣就能及時提示用戶進(jìn)行充電等的操作。本質(zhì)上Broadcast Receiver就是一種全局的監(jiān)聽器，用它來監(jiān)聽系統(tǒng)向應(yīng)用程序發(fā)送的廣播消息，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)中不同組件之間的相互通信。

（4）應(yīng)用程序可以通過content provider訪問其它應(yīng)用程序的一些私有數(shù)據(jù)，這是Android提供的一種標(biāo)準(zhǔn)的共享數(shù)據(jù)的機(jī)制。共享的數(shù)據(jù)可以是存儲在文件系統(tǒng)中、SQLite數(shù)據(jù)庫中或其它的一些媒體中。

二、檢索算法

由于人的視覺對亮度的敏感程度遠(yuǎn)強(qiáng)于對顏色濃淡的敏感程度，為了便于色彩處理和識別，人的視覺系統(tǒng)經(jīng)常采用HSV色彩空間[3]。所以，我們先將RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到HSV色彩空間。如(1)式所示，設(shè)RGB顏色空間值為 (r，g，b)，(其中 r，g，b∈[0～255])，轉(zhuǎn)換后得到HSV值，其中h∈[0～360]，s∈[0～1]，v∈[0～1]。

為簡化計算，按照人的視覺分辨能力又對HSV空間進(jìn)行適當(dāng)?shù)牧炕幚?，?2)式所示。

根據(jù)S和V的量化級數(shù)，將量化后的H，S，V合成一個一維特征矢量L，如(3)式所示。

L＝16H＋4S＋V(3)

圖1　系統(tǒng)UI主界面

圖2　選擇檢索圖像界面

圖3　選擇檢索路徑界面

對特征矢量L做直方圖統(tǒng)計，可以得到一個176維的顏色特征向量。

任意給定兩幅圖像p和q，假設(shè)q為待檢索圖像，p為圖像庫中任意一幅圖像。利用曼哈頓距離計算特征向量之間的差異，如公式(4)所示，以此作為衡量圖像p和q的相似程度。

三、系統(tǒng)測試

整個系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境[4]如下所示：

開發(fā)語言：android

Android手機(jī)開發(fā)平臺：Android系統(tǒng)4.0以上

PC端操作系統(tǒng)平臺：WINDOWS Win7

開發(fā)工具：Eclipse4.2

系統(tǒng)測試時，選取了200幅圖像進(jìn)行檢索性能的測試，圖像分為20類，包括頭像、花卉、建筑、夜景、籃球比賽等，圖像尺寸為600×450。

客戶端UI界面如圖1所示，該界面中的上方為導(dǎo)航界面，其下方為顯示界面。該系統(tǒng)中選擇檢索圖像的界面如圖2所示，可以從本地手機(jī)相冊中選擇或相機(jī)拍照輸入。選擇檢索路徑的界面如圖3所示，用戶可以選擇圖像庫所在位置。確定待檢索圖像和圖像庫路徑后，點(diǎn)擊“顯示檢索圖像結(jié)果”按鈕，系統(tǒng)會計算待檢索圖像和圖像庫中所有圖像的顏色特征，并根據(jù)特征相似度排序后顯示圖像庫中所有圖像。如圖4所示，待檢索圖像分別是一幅頭像和花卉，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，檢索速度和結(jié)果較為滿意。

圖4　圖像檢索結(jié)果顯示

四、結(jié)論

本文對Android移動平臺上基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)進(jìn)行了初步的研究與探討，實(shí)現(xiàn)了基于HSV顏色特征的圖像檢索系統(tǒng)，對移動終端上圖像檢索技術(shù)的應(yīng)用與推廣起到了推進(jìn)作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳昱,江蘭帆.基于Google Android平臺的移動開發(fā)研究[J].福建電腦,2008,(11).

[2]楊豐盛.Android應(yīng)用開發(fā)揭秘 [M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2010.

[3]田玉敏，林高全.基于顏色特征的彩色圖像檢索方法[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2002,(1).

[4]趙亮,張維.基于Android技術(shù)的界面設(shè)計與研究[J].電腦知識與技術(shù),2009，(29).

（責(zé)任編輯：魏樹峰）

中圖分類號：TP391

文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

[文章編號]1671－802X(2016)02－0001－04

收稿日期：＊2016－02－25

作者簡介：吳成玉（1979-），女，浙江寧波人，講師，研究方向：電路系統(tǒng)與信號處理。E-mail:wuchenyu79@163.com.

A Study of Image Retrieval Technology on Android System Based on Image Color Features

WU Cheng-yu,WU Fei-qing,ZHANG Li-jiao

(Ningbo Institute of Technology,Zhejiang University,Ningbo 315100,Zhejiang)

Abstract:A preliminary study of image retrieval technology on Android System based on image color features is conducted.A image retrieval system based on HSV color features is designed.The test results show that the system has characteristics of stable operation,fast retrieval and high accuracy,which will facilitate the wide applications of image retrieval technology on mobile ends.

Key words:image retrieval;Android Platform;color feature