vc++实现基于内容的图像检索系统（二）

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于 2020-04-13 15:35:58 发布 · 553 阅读

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#vc++ #cbir #图像检索系统

本文介绍了使用vc++构建基于内容的图像检索系统，涵盖颜色矩、Hu不变矩和灰度共生矩阵等特征提取方法。颜色特征通过颜色空间转换和计算颜色矩来表示；形状特征利用阈值分割、中心矩和HU不变矩；纹理特征基于灰度共生矩阵计算。同时，文中还详细说明了相似度计算过程，用于比较和检索图像。

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vc++实现基于内容的图像检索系统（二）

基于颜色特征的检索——颜色矩
（一）颜色空间转换：由RGB 空间结构转换为HSV空间；
（二）计算颜色矩：变量m_graph记录值的变化；
（三）保存颜色矩：保存在feature_color。
具体方法在centerM（）函数中实现：

void CImagetrievalDlg::centerM(CString pathfile,int mode)
{
   
   	
    CBitmap hbmp;
	HBITMAP hbitmap; 
	//装载资源
    hbitmap=(HBITMAP)::LoadImage (::AfxGetInstanceHandle(),pathfile,IMAGE_BITMAP,
		          0,0,LR_LOADFROMFILE|LR_CREATEDIBSECTION);  
	hbmp.Attach(hbitmap);	
	//获取图像格式
	BITMAP bm;  
	hbmp.GetBitmap(&bm);    
	//创建临时的内存DC对象
	CDC dcMem;	
	dcMem.CreateCompatibleDC(GetDC());	
	dcMem.SelectObject(hbmp);
	int width=bm.bmWidth;
	int height=bm.bmHeight;
	int totalnum= height *width;

	long m_graph[3][12];
	float m_graphf[3][12];;
	for(int i=0;i<3;i++)
		for(int j=0;j<12;j++)
		{
   
   
		   m_graph[i][j]=0;
		   m_graphf[i][j]=0.0;
		   if(mode==1)
			   feature_color[i][j]=0.0;
		   else
			   feature_color_1[i][j]=0.0;
		}
	COLORREF color;
	double h=0,s=0,v=0;

	for(long y=0;y<height;y++)
		{
   
   	
		for(long x=0;x<width;x++)
		{
   
   			
			color=dcMem.GetPixel(x,y);
			RGBToHSV(GetRValue(color),GetGValue(color),GetBValue(color),&h,&s,&v);
		    int result_h=(int)(6*h/PI);
			if( result_h ==12)
				m_graph[0][11]++;
			else
        	    m_graph[0][result_h]++;

            int result_s=(int)(s*12);
			if( result_s ==12)
				m_graph[1][11]++;
			else
			    m_graph[1][result_s]++;

            int result_v=(int)(v*12);
			if( result_v ==12)
				m_graph[2][11]++;
			else
			    m_graph[2][result_v]++;
		}
	}	
	for(int i=0;i<3;i++)
		for(int j=0;j<12;j++)
		   m_graphf[i][j]=((float)m_graph[i][j])/((float)totalnum);
	float m1[3],m2[3],m3[3];
	for(int i=0;i<3;i++)
	{
   
   
		m1[i] = 0.0;
		m2[i] = 0.0;
		m3[i] = 0.0;
	}
	for(int i=0;i<3;i++)
		for(int j=0;j<12;j++)
		m1[i] +=m_graphf[i][j]/12;
	for(int i=0;i<3;i++)
		for(int j=0;j<12;j++)
		{
   
   
					m2[i] +=((m_graphf[i][j] - m1[i]) * (m_graphf[i][j] - m1[i]))/12;
			m3[i] +=((m_graphf[i][j] - m1[i]) * (m_graphf[i][j] - m1[i])
				* (m_graphf[i][j] - m1[i]))/12;
		}
	float zz=1/3;
    for(int i=0;i<3;i++)
	{
   
   
		m2[i] = sqrtf(m2[i]);
		m3[i] = (float)pow( m3[i