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    基于顏色特征的行李箱檢索系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

    2016-12-22 21:42:53曹宇軒劉真
    軟件導(dǎo)刊 2016年11期
    關(guān)鍵詞:圖像檢索民航行李箱

    曹宇軒劉真

    摘 要:為了加強對民航機場游客行李包的有效管理,減少人工查找相關(guān)行李箱的工作量,設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于顏色特征的行李箱檢索系統(tǒng)。充分利用圖像的顏色特征,設(shè)計不同的特征匹配算法,實現(xiàn)了按照顏色特征檢索行李箱的功能。實驗證明,該系統(tǒng)具有功能全面、操作簡單、安全可靠等特點,具有一定的推廣價值。

    關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞:民航;行李箱;顏色特征;圖像檢索

    DOIDOI:10.11907/rjdk.162058

    中圖分類號:TP319

    文獻標(biāo)識碼:A 文章編號文章編號:16727800(2016)011007105

    0 引言

    社會經(jīng)濟的繁榮促進了民航行業(yè)的快速發(fā)展,客運量的增加使得托運行李箱的數(shù)量也急劇增加,如何有效管理和監(jiān)控眾多行李箱成為各航空公司亟需解決的問題。目前,不正常行李的查找主要依靠對行李箱上所掛條形碼進行掃描記錄。然而針對一些特殊情況,如條形碼丟失、條形碼錯誤等,這種傳統(tǒng)的查找方式就無法發(fā)揮作用。此時,行李箱的外觀特征就成為了找尋不正常行李箱的主要依據(jù)。因此有必要將研究方向轉(zhuǎn)移到行李箱的圖像內(nèi)容上,即通過行李箱圖像本身的內(nèi)容如顏色等特征進行檢索,輸入相似行李箱圖像之后,在監(jiān)控系統(tǒng)中查找對應(yīng)行李箱的視頻截圖或與存儲在行李庫房中的無人認(rèn)領(lǐng)行李作比對,從而跟蹤其去向,完成管理和查找操作。

    1 圖像特征提取

    基于顏色特征的行李箱檢索系統(tǒng),是基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的一種,即通過分析研究圖像包含的顏色信息,通過一定的特征方法進行表示,然后設(shè)計匹配算法進行相似度匹配的檢索系統(tǒng)。只有首先準(zhǔn)確地將圖像信息提取出來,再設(shè)計出精確的匹配算法,才能實現(xiàn)預(yù)期的效果。由此可見,圖像特征提取算法是本文基于顏色特征的行李箱檢索系統(tǒng)的核心技術(shù)。

    1.1 顏色特征模型

    RGB模型是計算機中最常用的顏色模型,由于其簡單并且與人眼的結(jié)構(gòu)特性密切相關(guān),所以是目前使用最為廣泛的顏色模型[1]。根據(jù)人眼的結(jié)構(gòu)特點,所有顏色都可以看作是3個基本顏色即紅、綠、藍的組合。為了建立標(biāo)準(zhǔn),1931年國際照明委員會(CIE)規(guī)定了700nm、546.1nm、435.8nm為紅、綠、藍這3種顏色的標(biāo)準(zhǔn)波長。以 r、g、b 3個參數(shù)為三坐標(biāo),可以得到如圖1所示的一個單位立方體結(jié)構(gòu)描述的RGB 顏色模型(彩圖見封三,下同)。

    本系統(tǒng)充分利用RGB顏色模型的特點,使用其作為本系統(tǒng)的特征提取模型。

    1.2 特征表述方法

    對于一副圖像,若要得到它所包含的顏色特征,首先要采集它的信息,然后用適當(dāng)?shù)姆椒ㄟM行表示,顏色特征表示對檢索結(jié)果有很大的影響。本系統(tǒng)采用循環(huán)方式,逐步采集圖像每一個點的R、G、B值,然后對R[0]~R[255],G[0]~G[255]和B[0]~B[255]的點的個數(shù)進行統(tǒng)計,再采用適當(dāng)算法來表示這些統(tǒng)計信息,主要有以下3種方法:統(tǒng)計直方圖、累計直方圖和分塊統(tǒng)計。

    1.2.1 統(tǒng)計直方圖

    圖像特征的統(tǒng)計直方圖[2]是一個1-D的離散函數(shù),它用來表示一副圖像之中,擁有某種特征值的點在整幅圖像中所占的比例,很顯然所有比例之和應(yīng)為1。以H向量為例,即有式(1):

    H(k)=nkNk=0,1,255(1)

    其中,nk代表具有特征值k的點的個數(shù),N為這幅圖像的點的個數(shù)。如圖2所示,(a)是圖像原圖,(b)是它所對應(yīng)的統(tǒng)計直方圖。

    1.2.2 累計直方圖圖像特征的累計直方圖[2]也是一個1-D的離散函數(shù),表示到這個特征為止的之前所有向量占總數(shù)的比例。同樣以H向量為例,很顯然,H(255)= 1即有式(2):

    式中符號與上文統(tǒng)計直方圖公式中的含義一致,圖3即為紅色行李箱圖像特征的累計直方圖。

    1.2.3 分塊統(tǒng)計圖像的分塊統(tǒng)計方法是在上述兩種方法基礎(chǔ)上的改進,基于顏色內(nèi)容的圖像檢索雖然有較強的抵御旋轉(zhuǎn)、尺寸變換的魯棒性[3],但是對于圖像色彩的空間分布表示卻很差,經(jīng)常會出現(xiàn)圖像的直方圖相似而空間分布差別很大的情況,如圖4中(a)橫向圖和(b)交叉圖的直方圖完全一樣而實際圖像本身卻差別很大。

    針對這種情況,研究者提出了分塊統(tǒng)計的概念,原理是將一幅圖像先進行分割,然后分別統(tǒng)計每一塊的直方圖進行對比分析,至于如何分塊以及每一塊賦予的權(quán)重,還需特別計算。通過分塊統(tǒng)計,一定程度上解決了顏色特征對于空間分布的不足,但是不能從根本上解決問題,這是顏色特征本身的缺陷。

    統(tǒng)計直方圖比較適合顏色塊單一的圖像,相比之下,累計直方圖則更適合于真彩圖像[4],分塊統(tǒng)計彌補了顏色空間分布難以描述的缺點。由于時間有限,本文僅實現(xiàn)了統(tǒng)計直方圖和累計直方圖兩種方法,分塊統(tǒng)計是今后研究的方向。

    2 特征匹配算法

    基于文本的檢索方法是通過對文本進行匹配來判斷是否相似,而基于內(nèi)容的圖像檢索則是通過計算示例圖像和數(shù)據(jù)庫中圖像在圖像特征上的相似度進行判斷[5]。目前廣泛使用的是對圖像特征進行數(shù)字化,即用數(shù)字表示一幅圖像的特征。通過數(shù)學(xué)公式設(shè)計匹配算法,計算出兩者之間的距離作為衡量圖像特征的相似度。本文在參考前人研究的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)了以下幾種較為經(jīng)典的匹配算法。

    2.1 Hausdorff距離算法

    Hausdorff距離的作用是度量模板和目標(biāo)圖像之間邊緣的匹配程度。

    設(shè)兩個有限點集A={a1,a2,...,ap}和B={b1,b2,...,bq},其中p和q分別為點集A與點集B的元素個數(shù)。則A、B間的Hausdorff 距離H(A,B)定義如式(3)所示:

    2.2 歐氏距離算法

    用HQ(k)表示關(guān)鍵圖的顏色特征直方圖,HD(k)表示已經(jīng)存儲的數(shù)據(jù)庫圖像D的顏色特征直方圖,則兩幅圖像之間的匹配值P(Q,D)用歐氏距離方法來計算[5]如式(6)所示:

    2.3 加權(quán)的歐氏距離

    用HQ(k)表示關(guān)鍵圖的顏色特征直方圖,HD(k)表示已經(jīng)存儲的數(shù)據(jù)庫圖像D的顏色特征直方圖,則兩圖像之間的匹配值P(Q,D)用加權(quán)的歐氏距離方法來計算如式(7)所示:

    2.4 直方圖相交法

    用HQ(k)表示關(guān)鍵圖的顏色特征統(tǒng)計直方圖,HD(k)表示已經(jīng)存儲的數(shù)據(jù)庫圖像D的顏色特征統(tǒng)計直方圖,則兩圖像之間的匹配值P(Q,D)用直方圖相交的方法來計算如式(8)所示:

    2.5 絕對值法

    用HQ(k)表示關(guān)鍵圖的顏色特征直方圖,HD(k)表示已經(jīng)存儲的數(shù)據(jù)庫圖像D的顏色特征直方圖,則兩圖像之間的匹配值P(Q,D)用絕對值的方法來計算用式(9)所示:

    以上幾種匹配算法中:Hausdorff用于計算兩幅圖像邊緣之間的距離;歐氏距離計算量大,但是精度較高;加權(quán)的歐氏距離適合于顏色豐富的真彩圖像,因為當(dāng)顏色比較單一時,很多為0的點都被賦值為1,這樣就與原圖像的特征差距很大,如果采用歸一化直方圖,則Wk<1,即加權(quán)距離要小于歐氏距離;直方圖由于其本身特點而僅適用于統(tǒng)計直方圖,不適用于累計直方圖;絕對值方法是使用最多的方法,計算簡單、運行速度快。在本文中以上5種方法均已實現(xiàn)。

    3 系統(tǒng)詳細設(shè)計

    3.1 系統(tǒng)詳細結(jié)構(gòu)

    系統(tǒng)功能分為3個主要模塊,分別為圖庫管理模塊、圖像匹配模塊和圖像存儲模塊。除了主要模塊以外,還設(shè)計了中間輸出模塊、時間統(tǒng)計模塊等輔助功能。系統(tǒng)流程如圖5所示。

    3.2 主要模塊實現(xiàn)

    3.2.1 圖庫管理模塊設(shè)計

    圖庫管理模塊提供用戶對圖像庫的操作,包含以下操作:添加新的圖像庫、修改即有圖像庫、刪除現(xiàn)有圖像庫、將圖像庫設(shè)置為默認(rèn)檢索的庫、將新的圖像添加到既有圖像庫。

    本系統(tǒng)實現(xiàn)了上述幾種功能,通過自定義的PicDb表來實現(xiàn)管理,圖6為“菜單—設(shè)置”里面的圖庫管理。

    3.2.2 圖像匹配模塊

    在本系統(tǒng)的設(shè)計過程中,考慮到對于真彩圖像的檢索匹配,特別設(shè)計兩種不同方式,即可以將所有圖像的R、G、B值相加為一個通道進行匹配對比,也可以分別對R、G、B 3個通道進行匹配分析。前者在處理一些較為簡單的彩色圖像時效果較好,計算量少、耗費時間較短;如果采用后者,匹配精度會提高,但同時大大增加計算量[6]。該選項在用戶界面上有所設(shè)計,供用戶選擇。

    3.2.3 圖像存儲模塊設(shè)計

    由于對圖像特征的提取和匹配往往涉及大規(guī)模的點陣運算,期間耗費較多時間,這往往是用戶所不能容忍的,所以應(yīng)當(dāng)添加數(shù)據(jù)庫模塊以減少時間。本文將重點探討圖像特征的提取技術(shù)和存儲技術(shù)。

    本系統(tǒng)設(shè)計的數(shù)據(jù)庫模塊用來存儲庫中的圖像信息,并非直接存儲圖像文件,而是將分析過的圖像特征值及其所在的路徑等相關(guān)信息存入數(shù)據(jù)庫。程序啟動時,會讀取數(shù)據(jù)庫中的用戶設(shè)置,根據(jù)用戶設(shè)置,系統(tǒng)可以找到默認(rèn)的圖像庫,圖像庫里存儲著該圖像庫中圖像的所有信息,包括圖像的路徑、名稱、特征等。隨后系統(tǒng)根據(jù)圖像庫中的路徑找到此圖像庫里面所有圖像的特征值,通過解壓縮函數(shù)將信息還原成文中定義的節(jié)點結(jié)構(gòu),直接讀取進行匹配,從而節(jié)省了大量分析時間。

    在存取圖像特征時,本文將特定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)壓縮為字符串格式存儲在數(shù)據(jù)庫中,其中的協(xié)議由作者自定義,協(xié)議采用“#”字符分隔通道之間的數(shù)據(jù)值,在存儲階段進行打包,讀取出來之后解包賦值。經(jīng)過系統(tǒng)測試發(fā)現(xiàn),在壓縮和解壓縮圖像特征時的用時占很小比例,而真正耗費時間的為顏色特征的提取和特征匹配階段,因而在實際運行時達到了預(yù)期效果。數(shù)據(jù)庫中存取圖像特征的表是PicFeature,結(jié)構(gòu)如表2所示。

    通過DBOperate的一系列函數(shù),系統(tǒng)可以很方便地實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫的操作,從而為系統(tǒng)運行提供了很大幫助,節(jié)省了大量時間。

    4 實驗結(jié)果分析

    4.1 性能評價標(biāo)準(zhǔn)

    基于顏色特征的行李箱檢索系統(tǒng)的性能可以通過查詢的準(zhǔn)確率來判斷,包括查全率和查準(zhǔn)率[7]。本文將基于這兩種標(biāo)準(zhǔn)對系統(tǒng)進行評價,如式(10)、式(11)描述。式中PR為查全率,P

    4.2 系統(tǒng)測試

    本系統(tǒng)的檢索圖庫包含50張不同顏色的行李箱圖像,按顏色分為5類,每類10幅圖像。實驗測試階段綜合使用各種圖像特征表示方法和匹配算法,得出系統(tǒng)對于不同圖庫的查全率和查準(zhǔn)率。本文以藍色行李箱為例,測試效果如圖8所示。

    統(tǒng)計不同顏色行李箱的查全率和查準(zhǔn)率,測試結(jié)果如表3所示。

    通過上表發(fā)現(xiàn),各色行李箱的查全率和查準(zhǔn)率均在70%以上,即針對一般查詢具有較好效果,未來可以在繼續(xù)提高查全率和查準(zhǔn)率的基礎(chǔ)上進一步優(yōu)化算法。

    5 結(jié)語

    本文針對民航不正常行李箱的管理查找問題,提出了使用基于顏色特征的行李箱檢索系統(tǒng)的解決方案。對基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)進行了研究和探討,在分析目前一些基于圖像顏色特征的檢索算法的基礎(chǔ)上,重點分析了算法的優(yōu)點和不足,實現(xiàn)了一個基于顏色特征的行李箱檢索系統(tǒng)。本文對所實現(xiàn)的不同算法進行了實現(xiàn)和測試比較,實驗結(jié)果證明該系統(tǒng)功能全面、操作簡單、查詢效果較好,可在實際中進行推廣應(yīng)用。

    參考文獻:

    [1] 王娟,孔兵,賈巧麗.基于顏色特征的圖像檢索技術(shù)[J].計算機系統(tǒng)應(yīng)用,2011,20(7):160164.

    [2] 劉德龍.基于顏色特征的圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D].武漢:華中師范大學(xué),2007.

    [3] 黃仁,胡敏.綜合顏色空間特征和紋理特征的圖像檢索[J].計算機科學(xué),2014,41(6A):118121.

    [4] 董蕊,王志巍,劉淑娟,等.基于統(tǒng)計直方圖的單幅圖像去霧算法[J].計算機應(yīng)用與軟件,2016,33(5):196199.

    [5] 項立明.基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].軟件工程師,2015,18(12):3738.

    [6] 翟劍鋒.基于多特征的圖像檢索系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].北京:北京郵電大學(xué),2010.

    [7] 王鵬.基于顏色特征的圖像檢索系統(tǒng)[D].西安:西安電子科技大學(xué),2012.

    (責(zé)任編輯:孫 娟)

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