2010/8/27

1）阅读论文 《Efficient use of MPEG-7 Color Layout and Edge Histogram Descriptors in CBIR Systems 》和 《一种用MPEG-7边缘直方图对风光记录片分类的方法 》学习了有关MPEG-7中有关ColorLayout特征和EdgeHistogram的描述与实现。 生成Color Layout 主要算法过程如下所示 a）读取图片，将该图的长宽8等分。如果无法被8整除，多余的不考虑。 b）根据获取的信息，图像数据被分解为4维列表，每一维对应一个颜色分量。 c） 对于每一个块进行平均操作，从中选取代表性的颜色。结果是生成三个8*8的列表。 d）每一个8*8矩阵转换为YCbCr空间。 f） 根据8*8 DCT(Decree Cosine Transform )得到三个8*8 DCT矩阵 g）Color Layout Descriptor 根据从上述的DCT矩阵中根据拉链读取的顺序生成长度为12的列表。 生成Edge Histogram算法： a）将图像分割成16块 生成Scalable Color算法： a）从图片中抽取量化的HSV直方图。 Harr Transformation的原理： 对矩阵X与正交矩阵相乘（TXT，T表示正交矩阵，((1,1),(1,-1))变换生成矩阵Y的过程。生成的Y矩阵中，是滤波器的矩阵（（LOW-LOW FILTER, HIGH-LOW FILTER),(LOW-HIGH FILTER, HIGH-HIGH FILTER)将图用这个滤波器矩阵进行操作之后可以得到相应的结果，使用LOW-LOW滤波器生成的图片所包含的能量最多，HIGH-LOW 与 LOW-HIGH 滤波器所包含的能量基本相同，但是前者偏垂直方向，而后者偏水平方向。HIGH-HIGH 滤波器生成的图片所包含的能量最低。 对每个图像块分别用5 种边缘算子计算其5 个方向上的边缘强度， 然后判断是否存在边缘，若存在边缘，则判断哪个方向上的边缘强度最大，将边缘强度最大的方向对应的子图像的 Bin值加 1，例如45 度的边缘强度最大，则在子图像 45 度方向的 Bin值加 1。若不存在边缘，则为均匀灰度区域。但 MPEG-7 的 5 种边缘算子中，无方向边缘算子并不能实际应 用，因为很难找到适用于不同方向的滤波器系数。因此在计算时首先判断是否是均匀灰度图像块（即 4 个子块的灰度值相等），若是就不用计算边缘强度；若不是均匀灰度块，则计算垂直、水平、45 度和 135 度的边缘强度，当这四种边缘强度都小于某一设定的阈值，该图像块为无方向边缘块。 求出 16个子图像的边缘直方图Bin后，就得到了 MPEG-7的边缘直方图描述符，是一个一维的 80Bin的向量，它描述了图像的局部边缘的分布情况[7]，而我们为了对视频分类需要了解图像的全局边缘的分布情况，因此对MEPG-7的边缘直方图描述符进一步处理，求全局边缘直方图。具体做法是将每个子图像的5个方向的Bin对应合并，得到描述全局的5个方向的Bin，然后将其归一化处理，即将每个方向的Bin除以图像的图像块总数，这样就得到了归一化的描述全局边缘的直方图。 2）利用上述的特征实现LSH。 3）阅读论文《Implementation of MPEG-7 Descriptors: Scalable Color Graphics and Group of Frames/Group of Pictures》有关Scalable Color的实现。