数字图像处理素材数据库开发

摘　要：

摘　要：本系统设计利用vb与access数据库实现了对图像的存取，图像的变换，图像的检索。其中，图像存取采用二进制流方法，将图像转换为二进制文件。并且可以对存储到数据库中的图像进行操作。图像的检索分为两种方法：一是按关键字检索，图像在存储时可以选择图像类型与主要颜色，检索时可根据用户要求进行关键字检索;二是按内容检索，本次实验主要采用了基于颜色的图像检索方法，根据bmp二进制文件的存储格式，提取颜色直方图，然后再提取每个图像的特征向量，并将之存储到数据库中，在检索时根据Euclidean 距离计算图像相似度。

关键词：

关键词：图像　数据库　基于内容的图像检索

　　1　图像数据库的背景

　　图像数据库技术是在传统数据库、数字图像处理与模式识别等技术发展的基础上出现的一门新兴的综合技术，它不仅开拓了传统数据库技术的应用范围，而且为图像处理技术提供了强有力的支持，能够将一大批图像数据及其有关信息存储在一起，并对它们进行有效的管理，以保证数据的一致性、完整性，支持各种应用。

　　2　设计原理

　　图像数据库的开发利用vb与access数据库。首先读取要存储图像的二进制文件，提取颜色特征存储到数据库对应字段中，再将图像的二进制流存储到数据库对应字段中，根据用户对图像的分类，将关键字存储到对应的字段中。在浏览图像时读取二进制流，转换为图像显示在picturebox控件中。在检索时可以根据关键字进行检索，也可以根据颜色特征进行检索。

　　对于本数据库，主要是实现图像的变换与基于内容的图像检索，所以对于bmp存储格式要有一定的了解。对于数据库的链接则应该采用比较灵活的代码连接，而不应该采用控件连接方式。

　　主要的基于内容检索原理图如下：

　　图1　基于内容的检索方法原理示意图

　　3　数据库设计

　　根据系统功能设计的要求以及功能模块的划分，图像数据库应该有以下数据项：image表：photo(存储图像二进制流)，path(存储图像路径)，type(存储图像类型)，colour(存储图像颜色)，id(记录图像id)，color0(第一种颜色特征)，color 1(第二种颜色特征)，color 2(第三种颜色特征)，color 3(第四种颜色特征)，color 4(第五种颜色特征)，color 5(第六种颜色特征)，，color 6(第七种颜色特征)，color 7(第八种颜色特征)。

　　4　基于颜色的图像检索

　　4.1　获取颜色特征的方法

　　根据图像bmp的存储格式，首先读取图像数据存储位置的偏移量，读出来的数据为颜色板的对应位置。然后再读取图像的像素位数，因为一般bmp格式图像都为4位或者8位，所以在此只讨论这两种格式。如果是4位的话，即表示数据位的每四位表示一个像素对应的颜色表位置。所以要把每一次读出来的数据分成两部分，首先把这个数据右移四位，得到的就是前一个像素点。把数据左移四位再右移四位，得到的就是后一个像素点。如果是8位的话，即表示数据位的每八位表示一个像素对应的颜色表位置。由于bmp文件格式要求每一行的数据的字节数要为4的倍数，所以不足的要补齐，所以要全部读取的话会产生冗余，所以要把补齐的位置去掉。

　　4.2　匹配算法

　　首先定义八种常用颜色，作为量化标准。然后提取待匹配的图像的颜色特征值，利用Euclidean 距离计算出待匹配图像与八种量化标准颜色的距离。然后遍历数据库，分别计算出数据库中每幅图像与八种量化标准颜色的距离。建立距离矩阵，矩阵第i行j列的内容为：第i幅图与第j个量化标准颜色的距离。其中第0行为待匹配图像。最后利用余弦相似度算法，计算相似图像。将与待测图像最相近的4幅图像作为结果输出。效果图如图2所示：

　　图2　效果图

　　5　总结

　　基于内容的图像检索有很多种方式，其中比较常用的有基于颜色的内容检索，基于轮廓的内容检索，基于纹理的内容检索。如果可以结合使用，效果会比使用一种的效果好，准确度要高很多。

　　参考文献：

　　[1]孙秀梅,等.Visual Basic 开发 技术大全(第二版) [M].北京：人民邮电出版社,2001.

　　[2]王冰.vb实现基于颜色的图像检索系统[J].山东大学学院学报,2005(3):122-124.

　　[3]田玉敏.基于颜色特征的图像检索[J].西安电子科技大学学报,2001(5):43-46.