图像的直方图单元条值的量化方法技术

本发明专利技术涉及图像或视频的直方图单元条值的量化方法，具体涉及根据颜色出现频度进行的图像（或视频）的颜色直方图单元条值的非均匀量化方法。与现有技术相比本发明专利技术能够更好地表示图像颜色直方图的特性，并且在进行图像（视频）检索时能够改进图像检索的性能。（*该技术在2020年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像或视频的直方图单元条(bin)值的量化方法，具体涉及根据颜色出现频度进行的图像(或视频)的颜色直方图单元条值的非均匀量化方法。通常，如果对颜色直方图单元条值量化，有可能减少用于表达图像颜色直方图的信息量。但是，对颜色直方图单元条值的量化仅是均匀地进行，而不考虑图像中颜色出现的频度。附图说明图1表示根据现有技术的颜色直方图单元条值的均匀量化的表的例子。换句话说，通过分割成均匀的区间来量化颜色直方图单元条值。例如，当颜色直方图单元条值的范围是从0到1并且由使用4位的16个数的分支(branch)表达单元条值时，通过分割为多个0.0625(1/16=0.0625)的均匀的段来量化。但是，在自然图像中颜色直方图单元条值通常很低(例如在图2中，几乎没有具有超过0.1的单元条值的单元条)，尤其是，具有0的单元条值的单元条占据了全部颜色直方图单元条的绝大部分(例如在图2中，超过全部颜色直方图单元条的95％)。因此，必须以大数量精细地量化靠近0的颜色直方图单元条值，以使单元条值的区间较小。此外，可以以小数量粗糙地量化靠近1的颜色直方图单元条值，以使单元条值的区间较大。但是，如上所述，在根据现有技术的颜色直方图单元条值的量化方法中，存在的问题是，由于不考虑颜色直方图单元条值的频度，而均匀地量化颜色直方图，会丢失颜色直方图的信息。例如，如果不考虑诸如某个图像中特定颜色存在与否和图像中一个颜色的频繁或非频繁出现的特性来量化颜色直方图单元条值，那么将不能精确地保持颜色直方图的唯一信息，即作为图像特性之一的一种重要信息。此外，由于不能精确地保持颜色直方图的该唯一信息，所造成的问题是，有关颜色直方图单元条值的量化信息，在反映图象的特性时，很难获得足够的可靠性，其中有关颜色直方图单元条值的量化信息通常被用作图像的特性信息。此外，如果使用了不能很好反映图像的颜色直方图特性的信息，那么会降低图像检索时的图像搜索性能。此外，如果使用了不能很好反映图像的颜色直方图特性的信息，出现的问题是，图像特性与人类的视觉/感觉特性不一致。因此，本专利技术的一个目的是，提供一种图像(或视频)颜色直方图单元条值的量化方法，其中考虑颜色出现的频度而进行非均匀地量化颜色直方图单元条值。本专利技术的另一个目的是，提供一种图像颜色直方图单元条值的量化方法，其中考虑颜色出现的频度通过非均匀地量化图像(或视频)的颜色直方图单元条值，以使颜色直方图的特性很好地反映图像的特性。本专利技术的另一个目的是，提供一种图像颜色直方图单元条值的量化方法，其中通过应用颜色直方图单元条值的量化来改进图像(或视频)检索性能。本专利技术的另一个目的是，提供一种图像颜色直方图单元条值的量化方法，其通过应用颜色直方图单元条的量化，能够构建与人类的视觉/感觉特性一致的图像特性的信息数据库。本专利技术的另一个目的是，提供一种图像颜色直方图单元条值的量化方法，其能够利用与常规量化方法中相同的表示和存储颜色直方图的信息量来改进图像检索的性能。为了实现上述目的，提供一种图像颜色直方图单元条值的量化方法，其实现方式是根据颜色出现的频度来非均匀地量化颜色直方图单元条值。为了实现上述目的，提供另一种图像颜色直方图单元条值的量化方法，其实现方式是，如果单元条值大于“0”而小于预定阈值，将颜色直方图单元条值均匀地量化为大量的段，如果单元条值大于该阈值，将颜色直方图单元条值映射到单个量化区间(quantum)，并将颜色直方图单元条值“0”映射到单个量化区间。为了实现上述目的，提供另一种图像颜色直方图单元条值的量化方法，其实现方式是，非均匀地量化图像颜色直方图单元条值大于“0”并小于图像颜色直方图单元条值的预定阈值的段。本专利技术的其它优点，目的和特征将在以下说明中变得更加明显。参照附图可以对本专利技术有更好的理解，附图仅用于例示目的，并不是对本专利技术的限制，其中图1表示根据现有技术的颜色直方图单元条值的均匀量化的表的例子；图2表示根据本专利技术的实施例的图像颜色直方图单元条值的单元条相对分布；图3表示根据本专利技术的实施例的图像颜色直方图单元条值的非均匀量化的表。图2表示根据本专利技术的实施例的图像颜色直方图单元条值的单元条相对分布。换句话说，该图表示了一个例子，其中用5466个图像计算了HMMD(Hue/Max/MIN/Difference)色空间中512个颜色的颜色直方图单元条值，并将对于所计算单元条值的颜色出现的频度表示为百分比。此处，上述单元条值是颜色出现的频度的归一化值，每个单元条值的范围是从0到1。如图所示，颜色直方图单元条值的分布显示了颜色直方图的特性。换句话说，颜色直方图单元条值“0”的出现非常频繁(例如，具有单元条值0的单元条占到所有颜色直方图单元条的95％)。颜色直方图单元条值“0.1”的出现非常少见(几乎没有具有超过0.1的单元条值的单元条)。换句话说，当将风景、人物、物体等的自然可视图像(或视频)表示为归一化颜色直方图时，大多数颜色直方图单元条具有值“0”，几乎没有颜色直方图单元条具有大于0.1的值。此处，颜色直方图单元条值“0”意味着对应于该单元条的颜色不存在于一个图像中。特别地，可以知道，有极少数具有超过预定阈值(例如0.1)的值的单元条。图3表示根据本专利技术的实施例的图像颜色直方图单元条值的非均匀量化的表，下面将参照图2对其进行详细说明。如图所示，在根据颜色直方图单元条值非均匀地量化颜色直方图单元条值的情况下，与根据现有技术的单元条值均匀量化相比，能够更有效地表示颜色直方图的特性。特别地，如果颜色直方图单元条值是“0”，它可以是表示对应单元条的颜色未出现在图像中的重要信息，并且颜色直方图中所有单元条的大多数具有单元条值“0”，因此在量化颜色直方图单元条值时将颜色直方图单元条值“0”映射到单个量化区间。在实际实现中，为了实用，可以将“0”考虑为“0”到一个非常接近“0”的数(例如0.000000001)之间的范围。因此，由于只有很少的具有超过预定阈值(图2中的0.1)的颜色直方图单元条值的单元条，即，只有很少颜色在图像中具有高出现频度，故将超过预定阈值的所有单元条值映射到单个量化区间。此外，如果颜色直方图单元条值是“0”，其被表示为量化值(二进制数0000)。大于“0.1”的颜色直方图单元条值(0.1～1.0)被表示为量化值“1”(二进制数1111)。在0.0001到0.0999之间的颜色直方图单元条值(即超过“0”并且小于一个阈值的值)被量化为多个合适的段，即被精细分割。同时，当进行颜色直方图单元条值的非均匀量化时，可以在颜色直方图单元条值大于“0”且小于阈值(0.0999)的段中进行均匀量化。但是，为了进一步改善性能，在颜色直方图单元条值大于“0”且小于阈值(0.0999)的段中，可以考虑颜色出现的频度进行非均匀量化。如上所述，通过考虑图像中颜色出现的频度(例如颜色直方图单元条值的分布)对单元条值进行非均匀量化，与现有技术相比本专利技术具有能够更好地保持图像(或视频)颜色直方图的特性的效果。此外，当根据有效地表示图像颜色直方图特性的颜色直方图信息进行图像(或视频)检索时，能够改进图像检索的性能。此外，利用与根据现有技术的单元条值均匀量化方法中相同的信息量也改进了图像检索的性能。例如，将大量单本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像直方图单元条值的量化方法，其特征在于：根据出现频度非均匀地量化直方图单元条值的范围。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：李志银，金贤俊，
申请(专利权)人：LG电子株式会社，
类型：发明
国别省市：KR[韩国]