余 胜 谢 莉

（湖南人文科技学院物理与信息工程系 湖南 娄底 417000）

0 引言

基于内容的图像检索 （Content Based Image Retrieval，CBIR）是当前计算机视觉领域研究的热点问题之一，其利用图像自身的形状、 颜色和纹理等特征实现图像的自动检索，克服了基于文本的图像检索需要大量人工对图像进行文字标注的不足。 基于内容的图像检索综合了低层的图像理解算法，提供了更加有效的检索方法，并可增加反馈环节，进一步优化检索结果。

形状特征是数字图像的一个重要视觉特征，跟颜色特征和纹理特征相比，其是图像的中间层特征，更能描述图像的视觉特征。 常用的形状描述方法分为基本区域的表示法和基本轮廓线的表示法两大类。 基于区域的表示法从目标图像的整个区域检测形状特征算法计算量非常大，而基于轮廓线的表示法仅描述对目标图像进行边缘检测后的边缘点，计算量较小，准确度高。 直方图对灰度图像中各个灰度值的分布情况进行了统计，其具有旋转、平移不变性。 本文提出了一种基于图像边缘的梯度方向直方图进行图像检索。 实验结果表时，本文算法具有很好的检索性能。

1 检索算法描述

1.1 图像预处理

边缘是指图像周围像素灰度值有阶跃变化或屋顶变化的像素的集合，是一个有幅值和方向的矢量。 当前传统的边缘检测方法有一阶微分算子、 二阶微分算子和Canny 算子。本文选择一阶微分算子中的Prewitt 算子实现图像的边缘检测。

1.2 梯度方向直方图

对边缘图像中的每一个边缘点构造边缘梯度方向直方图h（n），该直方图表示边缘点方向角落在第n 级点的高斯加权模之和。……