イメージマネージャ ファイル名、ファイルタイプ、カテゴリ、コンテンツなど、画像のさまざまな属性でユーザーが検索する方法を提供します。さらに、特定の美的感覚に合うように色で検索したい場合や、画像について覚えているのは色だけである場合もあるでしょう。

色による画像の検索は、タグやカテゴリによる検索ほど明確ではありません。ソース内の主要な色が青の画像をすべて検索する場合、結果には青の色合いだけでなく、さまざまな青の色合いを含む画像が含まれることが予想されます。 #0000ff。そのためには、画像を主要な色に分解し、カラーパレットを選択し、それらの主要色をパレット内で最も類似した色に変換して、後で検索できるようにインデックス化する必要があります。2 つの色の類似度を定量的に測定するには、CIELAB (Lab) 色空間と色差関数 E について考える必要があります。

ラボ色空間は、人間の目が2つの異なる色をどのように認識するかを模倣する方法として、与えられた2つの色間のユークリッド距離をモデル化します。この距離は E と呼ばれ、E 関数はラボでのみ動作するため、すべての色を RGB から変換する必要があります。一般に、結果の値が小さいほど、2 色の類似度は高くなります。

E の計算はコストのかかる操作になる可能性があります。インデックスカラーとも呼ばれるカラーパレットを定義し、これに基づいて画像の主要色を量子化します。これにより、検索スペースが数百万色から以前に定義した色数まで効果的に削減されます。

画像を量子化するとき、各主要色に最も近いインデックスカラーを計算します。最も近い色は、パレット内の元の色と比較して E が小さい色です。画像にはこれらの色を使用してインデックスが付けられます。色による検索クエリは、さらに処理される前に最も近いインデックスカラーに変換されます。

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