用VC++实现图像检索技术

核心提示： 最后，对4个用户选定的子块依次计算完毕，用VC++实现图像检索技术(6)，就可以调用SortColorPair()函数，对特征颜色对表做出处理（先从大到小排序，以便下次的写入可以接在后面，而不至于覆盖了前面的数值file://计算颜色对差值小于某个"域值"的这个域值do

最后，对4个用户选定的子块依次计算完毕，就可以调用SortColorPair()函数，对特征颜色对表做出处理（先从大到小排序，然后祛除差值小于总平均值的2%的特征颜色对）。

在比较的时候，按顺序计算出目标图像的子块颜色对表，和以上的特征颜色对表匹配，如果匹配到，则标记该颜色对（设定另一标记0数组），并且将匹配数变量加一，如果最后匹配到的数目是60%以上，就算目标图像被搜索到。

具体程序实现如下：

//计算子块(x,y)的颜色对表，采取"八方向邻接技术"
int CBmpProc::CalculateColorPair(int x, int y)
{
file://颜色对采取欧氏距离来描述
double o_dis[8];
for(int k=0;k<8;k++){
o_dis[k]=0;
}
file://计算(x,y)与周围所有子块的颜色直方图的欧氏距离
file://---------------------------------------------
for(int i=0;i<256;i++){
if((x-1)>=0&&(y-1)>=0)
o_dis[0]=o_dis[0]+(Color[x-1][y-1][i]-Color[x][y][i])*(Color[x-1][y-1][i]-Color[x][y][i]);
else
o_dis[0]=-1;
if((y-1)>=0)
o_dis[1]=o_dis[1]+(Color[x][y-1][i]-Color[x][y][i])*(Color[x][y-1][i]-Color[x][y][i]);
else
o_dis[1]=-1;
if((x+1)<=3&&(y-1)>=0)
o_dis[2]=o_dis[2]+(Color[x+1][y-1][i]-Color[x][y][i])*(Color[x+1][y-1][i]-Color[x][y][i]);
else
o_dis[2]=-1;
if((x-1)>=0)
o_dis[3]=o_dis[3]+(Color[x-1][y][i]-Color[x][y][i])*(Color[x-1][y][i]-Color[x][y][i]);
else
o_dis[3]=-1;
if((x+1)<=3)
o_dis[4]=o_dis[4]+(Color[x+1][y][i]-Color[x][y][i])*(Color[x+1][y][i]-Color[x][y][i]);
else
o_dis[4]=-1;
if((x-1)>=0&&(y+1)<=3)
o_dis[5]=o_dis[5]+(Color[x-1][y+1][i]-Color[x][y][i])*(Color[x-1][y+1][i]-Color[x][y][i]);
else
o_dis[5]=-1;
if((y+1)<=3)
o_dis[6]=o_dis[6]+(Color[x][y+1][i]-Color[x][y][i])*(Color[x][y+1][i]-Color[x][y][i]);
else
o_dis[6]=-1;
if((x+1)<=3&&(y+1)<=3)
o_dis[7]=o_dis[7]+(Color[x+1][y+1][i]-Color[x][y][i])*(Color[x+1][y+1][i]-Color[x][y][i]);
else
o_dis[7]=-1;
}
for(int j=0;j<8;j++){
if(o_dis[j]>=0)
o_dis[j]=sqrt(o_dis[j]);
}
file://------------------------------------------------
file://欧氏距离计算结束
int flag=0;
int num=0;
for(int pairnum=0;pairnum<32;pairnum++){
if(pair[pairnum].x!=-1){
num++;
}
}//因为在计算子块的颜色对表的时候已经写了特征颜色对数组，因此要先统计一下特征颜色对数组里已经//有多少有数值了，以便下次的写入可以接在后面，而不至于覆盖了前面的数值
file://计算颜色对差值小于某个"域值"的这个域值
double ave=0;
for(int e=0;e<8;e++){
ave+=o_dis[e];
}
ave=ave/8;ave=ave*0.02; file://采取与子块周围颜色对的平均值的2%计为域值
file://对该子块的颜色对表进行从大到小的排序，采取冒泡排序
int count=8; double temp;
for(i=count;i>0;i--){
for(int j=0;jif(o_dis[j]temp=o_dis[j];
o_dis[j]=o_dis[j+1];
o_dis[j+1]=temp;
}
}
file://消除那些颜色对差值小于某个"域值"的颜色对，以消除那些没有意义的小对象
for(k=0;kif(fabs(o_dis[k]-o_dis[k+1])for(int l=k+1;lo_dis[l]=o_dis[l+1];
}
count--;
k--;
o_dis[count]=-1;
}
}
file://将该字块计算得到的颜色对表填入该图像的特征颜色对表
for(int scan=0;scan<8;scan++){
if(o_dis[scan]>0){
pair[num].x=x;
pair[num].y=y;
pair[num].o_dis=o_dis[scan];
num++;
}
}
return 1;
}
//计算该图像的最终确定的特征颜色对表
BOOL CBmpProc::SortColorPair()
{
file://32个数据项中有count个有实际数值
for(int count=0;count<32;count++){
if(pair[count].x==-1)
break;
}
struct color_pair temp;
file://对颜色对表从大到小排列序(冒泡排序法)
for(int i=count;i>0;i--){
for(int j=0;jif(pair[j].o_distemp=pair[j];
pair[j]=pair[j+1];
pair[j+1]=temp;
}
}
file://计算域值以消除差值小于这个值的颜色对
double ave=0;
for(int e=0;eave+=pair[e].o_dis;
}
ave=ave/count;
ave=ave*0.02;
file://消除差值小于域值的颜色对
for(int k=0;kif(fabs(pair[k].o_dis-pair[k+1].o_dis)for(int l=k+1;lpair[l]=pair[l+1];
}
count--;
k--;
}
}
file://置特征颜色对数目变量
pair_count=count;
return true;
}