用VC++实现图像检索技术

核心提示： file://将15个相似度从大到小排列，并且改变次序的时候编号数组和跟着改变for(int i=count;i>0;i--){for(int j=0;jif(fsim[j]tempf=fsim[j];tempp=psim[j];fsim[j]=fsim[j+1];psim[j]=p

file://将15个相似度从大到小排列，并且改变次序的时候编号数组和跟着改变

for(int i=count;i>0;i--){
for(int j=0;jif(fsim[j]tempf=fsim[j];
tempp=psim[j];
fsim[j]=fsim[j+1];
psim[j]=psim[j+1];
fsim[j+1]=tempf;
psim[j+1]=tempp;
}
}
int disp=0;
int space=-128;
file://将相似度最大的的两张图片显示出来
for(int disp_pic=1;disp_pic<=2;disp_pic++){
comp_pic_path.Format("image%d.bmp",psim[disp_pic]);
bmp.LoadFromFile(comp_pic_path); // 从库中读入位图
pDestBmp = (CBmpProc*)new(CBmpProc); // 用new分配类目标
pDestBmp->LoadFromObject(bmp, &CRect(0,0,128,128)); // 从bmp中的指定区域读入图像
disp++;
space+=128;
pDC->Rectangle(10+space-1,190-1,138+space+1,318+1);
pDestBmp->Draw(*pDC, &CRect(10+space,190,138+space,318));
// 将pBmp中的图像绘入DC的指定区域
space+=6;
}
delete (CBmpProc*)pBmp; // 删除类目标，delete会自动调用类的析构函数。
AfxMessageBox("检索完成");
}

b) 基于颜色对的方法的程序实现

该方法也需要分成4×4子块，计算颜色直方图，具体计算颜色直方图的方法上面已经有过详细的解释。

该方法主要在于对颜色对表示结构的实现，颜色对是某一图片的代表特征，因此在程序中必须有定量表示，现在采取用两个子块颜色直方图的欧氏距离表示，因此计算某一子块的颜色对表就是按八方向计算其与周围的子块之间的欧氏距离，将结果存放于一个double o_dis[8]的数组中，然后将这个数组从大到小排序，排序完成后再将数组中相互之间值的差小于某一域值（取8个颜色对的平均值的2%）的颜色对祛除（按序两两比较再移动数组里的变量实现），最后将结果先填入图像的特征颜色对表（有4×8=32个变量，是一个结构数组，结构记录用户选定子块的坐标和与其相对应的被选中的颜色对值）。