МЕТОДИ ВИДІЛЕННЯ КОЛІРНИХ ОЗНАК ЗОБРАЖЕННЯ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-161-2025-07Ключові слова:
гістограма кольору, перетин гістограм, корелограма кольору, матриця взаємо-появи кольорів, дескриптор домінантних кольорів, дескриптор розташування кольорів, моменти кольору, вектор когерентності кольору, моменти ЗернікеАнотація
Виділення колірних ознак є фундаментальною задачею комп'ютерного зору та цифрової обробки зображень, що знаходить широке застосування в різноманітних галузях від медичної діагностики до автоматизованого розпізнавання об'єктів. Проблема полягає у різноманітності існуючих методів виділення колірних характеристик та необхідності систематизації наукових досліджень у цій сфері для кращого розуміння сучасного стану розвитку технологій. Метою роботи є комплексний огляд наукових публікацій та результатів досліджень інших авторів щодо методів виділення колірних ознак зображень з систематизацією підходів та узагальненням отриманих результатів. У дослідженні на основі аналізу наукових праць розглянуто дванадцять основних методів: гістограма кольору (глобальні та локальні), перетин гістограм, гістограма кольору для K-середніх, корелограма кольору, матриці взаємо-появи кольорів, дескриптори домінуючих кольорів, дескриптори розташування кольорів, моменти кольору, вектор когерентності кольору, моменти хроматичного розподілу Зерніке та кватерніонні моменти Зерніке. Результати огляду показують, що методи класифікуються на глобальні та локальні підходи, кожен з яких має свої переваги та обмеження згідно з опублікованими дослідженнями. Ключові висновки узагальнюють сучасний стан досліджень у галузі виділення колірних ознак, підкреслюючи тенденції розвитку методів з урахуванням просторової інформації та важливість вибору відповідного колірного простору для конкретних застосувань.
Посилання
Srivastava D., Wadhvani R., Gyanchandani M. (2015). A review: Color feature extraction methods for content based image retrieval. International Journal of Computational Engineering & Management, 18(3), 9-13. Retrieved from: https://scispace.com/pdf/a-review-colorfeature-extraction-methods-for-content-based-1lxtwrmvh4.pdf
Swain M.J., Ballard D.H. (1991). Color Indexing. International Journal of Computer Vision, 7, 11-32. DOI: 10.1007/BF00130487
Hafner J. et al. (2002). Efficient Color Histogram Indexing for Quadratic Form Distance Functions. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 17(7), 729-736. DOI: 10.1109/34.391417
Johnson G.M., Song X., Montag E.D., Fairchild M.D. (2010). Derivation of a Color Space for Image Color Difference Measurement. Color Research and Application. 35(6), 387-400. DOI: 10.1002/col.20561
Lin Ch.-H., Chen R.-T., Chan Yu.-K. (2009). A smart content-based image retrieval system based on color and texture feature. Image and Vision Computing, 27(6), 658-665. DOI: 10.1016/j.imavis.2008.07.004
Huang J., Kumar S.R., Mitra M., Zhu W.-J., Zabih R. (1997). Image Indexing Using Color Correlograms. Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. DOI: 10.1109/CVPR.1997.609412
Soni D., Mathai K.J. (2015). An Efficient Content Based Image Retrieval System based on Color Space Approach Using Color Histogram and Color Correlogram. 2015 Fifth International Conference on Communication Systems and Network Technologies. DOI: 10.1109/CSNT.2015.80
Shao H., Wu Y., Cui W., Zhang J. (2008). Image Retrieval Based on MPEG-7 Dominant Color Descriptor. The 9th International Conference for Young Computer Scientists, 753–757.
Talib A., Mahmuddin M., Husni H., George L.E. (2013). A Weighted Dominant Color Descriptor for Content-Based Image Retrieval. Journal of Visual Communication and Image Representation, 24, 345-360.
Ramasamy B., Kannan V. (2009). Efficient use of MPEG-7 Color Layout and Edge Histogram Descriptors in CBIR Systems. Global Journal of Computer Science and Technology, 9(5), 157–163. Retrieved from: https://www.researchgate.net/publication/327337684_Efficient_use_of_MPEG7_Color_Layout_and_Edge_Histogram_Descriptors_in_CBIR_Systems
Vikhar P., Rane K., Chaudhari B. (2020). A Novel Method for Feature Extraction using Color Layout Descriptor (CLD) and Edge histogram Descriptor (EHD). International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), 9(4), 2147-2151. DOI: 10.35940/IJITEE.D1379.029420
Keen N. (2005). Color Moments. Retrieved from: https://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/AV0405/KEEN/av_as2_nkee n.pdf
Singh S. M., Hemachandran K. (2012). Content-Based Image Retrieval using Color Moment and Gabor Texture Feature. International Journal of Computer Science Issues, 9(5, No 1), 299–309. Retrieved from: http://www.ijcsi.org/papers/IJCSI-9-5-1-299-309.pdf
Shih J.-L., Chen L.-H. (2002). Color Image Retrieval Based on Primitives of Color Moments. VISUAL 2002, LNCS 2314, 88–94.
Pass G., Zabih R., Miller J. (1996). Comparing Images Using Color Coherence Vectors. MULTIMEDIA '96: Proceedings of the fourth ACM international conference on Multimedia, Boston MA USA, 65-73. DOI: 10.1145/244130.244148
Wang X.-Y., Yang H.-Y., Li D.-M. (2013). A New Content-Based Image Retrieval Technique Using Color and Texture Information. Computers & Electrical Engineering, 39(3), 746-761. DOI: 10.1016/j.compeleceng.2013.01.005
Chen B., Shu H., Zhang H., Chen G., Luo L. (2010). Color Image Analysis by Quaternion Zernike Moments. 2010 20th International Conference on Pattern Recognition. DOI: 10.1109/ICPR.2010.158
Chen B.J., Shu H.Z., Zhang H., Chen G., Toumoulin C., Dillenseger J.L., Luo L.M. (2012). Quaternion Zernike moments and their invariants for color image analysis and object recognition. Signal Processing, 92(2), 308-318. DOI: 10.1016/j.sigpro.2011.07.018
Chang Y., Mukai N. (2022). Color Feature Based Dominant Color Extraction. IEEE Access, 10, 93055-93061. DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3202632
Yang F.-P., Hao M.-L. (2017). Effective Image Retrieval Using Texture Elements and Color Fuzzy Correlogram. Information, 8(1), 27, 11 p. DOI: 10.3390/info8010027
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Системні технології
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
