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颜色和纹理描述 摘要——本文提出了对颜色和纹理的概述描述，该描述已通过最终委员会草案MPEG-7标准的核准。本文所描述的颜色和纹理在过去两年已经历了广泛地评估和发展。评价标准包括相似性检索描述的有效性，以及提取，存储和代表的复杂性。标准的颜色描述符包括使用哈尔变换的直方图描述，颜色结构直方图，主导颜色描述符以及颜色布局描述符。这三个纹理描述符包括一个有质地均匀的特点以及另一个代表当地的边缘分布。一个促进纹理浏览功能的紧凑描述也得以确定。通过它们的语义、提取和使用，每一个描述符都解释得非常详细。实验结果已经记录了其有效性。 导言 颜色和纹理都属于更多的视觉特征表现。在为这些功能的应用如相似性检索的有效描述的设计中，相当大的工作已经完成。例如，颜色直方图是最常用的色彩特征描述符中的一种，用来描述图像中的颜色分布。本文给读者阐述了一项通过基于颜色和纹理的MPEG-7标准来描述的视觉内容组的技术。我们可以在引用和其他相关的MPEG文件中找到一些涉及MPEG-7对颜色和纹理更详细描述的资料。 本文提到的颜色和纹理的描述符已经在过去的两年里通过了严厉的测试和开发，因此在内容代表中代表了一些更加成熟的技术。这些测试和开发是由MPEG视频组和它的广告对颜色和纹理定义的各项核心实验而进行的。 第二节介绍了MPEG-7的颜色和纹理检索核心实验，包括在这些实验中使用的颜色、纹理数据集的一个简短讨论。随后在第三节中描述了颜色描述符。第四节中讨论的是纹理描述符。最后，我们以撰写对一些尚未解决的问题作简要说明来结束本文。 必须强调，这一文件的主要目的是提供一个对MPEG-7描述的概述。由于交易文件的网络限制，技术的详细程度并不是像我们所希望提供的那样。对于一个完整的技术说明，有兴趣的读者可以参考[1]、[2]。 二、基于MPEG-7的颜色/纹理检索核心实验程序 核心实验通常是在MPEG标准化过程期间，以比较不同的竞争性技术，来建立拟议技术的优点。视频组技术主要根据以前MPEG标准在处理高效的压缩上，和信号的信噪比（SNR）构成一个有效的标准来进行比较。MPEG -7图像视觉描述的比较和测评技术展现了不同的挑战，因为在不同的测评方法中并不存在共同的基本规则。对于图像视觉的描述，检索应用程序被认为是最好的模型。一个好的检索结果对于描述符的表述查询是一个很好的指标。在颜色和纹理的核心实验，在一个数据库中相应描述图片定量测量这需要规范数据集，查询集和相应的地面实测数据地面实测数据是一个类似图像视觉给定的查询图像集。 在颜色和纹理核试验例如，在色彩的实验，一个常见的颜色集（CCD）大约5000个图像50个常见的颜色查询（犬牙）组成，设置已经确定 各工作委员会和特设小组内的MPEG -编制超过6个月对于颜色和纹理的核心实验数据集由不同的静止图像从照片画廊电视节目截屏图片和动画查询和相应的地面实况图像在不同MPEG参与者群体静图像的功能（如同质纹理）较为客观的策略使用相同数据集尽管每个描述符解决了不同方面可视内容 在数据库和地面实测查询已经确定有必要权衡一些数字衡量的查询结果检索率（RR）是一个非常的措施（1） NG(q)：查询地面实况的值 NF(a，q)：实况图在中的第一个检索值 RR(q)：在0和1之间取值，0代表“没有发现 a因子应该大于等于1，值越大容错性越好。如果（1）式已经将所有的NQ查询都执行了，则我们可以通过以下的公式得出平均检索率 （2） 此外，RR在（1）式已经被硬性定义。因此，设置= 1可能并不恰当而在主观检索准确性方面，这可能不会太严重另一方面，选择较大的值为了解决这些问题考虑到不同规模地面实况集队将仍然算作是可行的主观评价的检索条件对于比较大的（20），而较小的地面实况，更的允许但有人认为，罚款只是 通过（3），我们可以得到查询q的平均排列(AVR) 然而，不同的路面实测集（实际上，NG是在3到32之间变化 in the CCQ）和通过大小不一的NG(q)值计算地面实测AVR有着显著的差异。为了减少在NG(q)值变化所带来的影响，一个修改检索排名公式如下： 注意 NMRR(q)的取值只能是在0（事实表明整个giving just one number indicating the retrieval quality over all queries。ANMRR的公式如下： ANMRR评价标准使用在所有基于MPEG—7的颜色核心实验中。数据证明：ANMRR测量结果与关于检索准确的有哪些信誉好的足球投注网站引擎主观评价结果当然，视觉描述的评价，不能仅仅根据检索的准确性特征提取和匹配可扩展性复杂的。有趣的是，在实验中发现，核心之间存在的一个描述（如），以及检索的准确性速度精度曲线（类似于信噪比的失真率曲线广泛的图像和视频编码使用）。为了使匹配的程序设计描述