基于块边缘特征直方图的图像检索

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图像检索算法的综述

图像检索算法的综述随着计算机科学的快速发展，图像检索技术也得到了极大的发展和突破。

图像检索是从图像数据库中获取相关图像的过程，主动的检索过程是通过输入查询图像，在图像库中进行搜索，以返回最符合查询图像的结果。

现代图像检索技术主要分为两个阶段：特征提取阶段和相似度比较阶段。

分别介绍如下：一、特征提取阶段1.颜色颜色是一种在图像中广泛使用的特征，计算机可以很容易地提取和比较图像中的颜色信息。

常见的颜色直方图方法是基于彩色空间的统计方法。

2.纹理纹理是一种可看作是由若干个相似或重复的形式元素构成的、呈现出一定规律性的二维空间形式单元，可以用来描述图像的细节特征。

纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、Gabor滤波器和局部二值模式等。

3.形状形状是一种能够捕捉图像主要信息的关键特征。

形状特征可以通过边缘检测等方法进行提取，主要包括边缘匹配、轮廓匹配等。

4.空间布局空间布局主要描述了图像中各个特征的相对位置和大小比例。

常用的方法包括关键点检测和图像分割等。

二、相似度比较阶段在特征提取阶段中，提取图像特征的方法产生了一组特征向量，需要将它们之间进行比较，以找到最相似的图像。

相似度比较方法包括欧几里得距离、余弦距离和皮尔逊相关系数等。

除以上传统方法外，深度学习在图像检索中也得到了广泛应用。

深度学习模型利用反向传播算法自动调整模型参数以最小化错误率。

当前，应用最广泛的深度学习模型是卷积神经网络（CNN）。

CNN能够对大量的图像数据学习到特征，从而实现图像检索或分类的高维特征提取和准确度提升。

作为目前最常用的图像检索算法，基于深度学习的图像检索模型在实际工程应用中也取得了很好的效果。

然而，仍存在一些问题需要解决，如如何提高性能、处理更复杂的图像数据和实现大规模并行计算等问题。

总的来说，图像检索算法是一个非常广泛的领域，目前在不断地研究和优化中。

各种不同的算法都有其自身的优点和应用场景，但也存在各种问题和局限性，需要不断地进行改进和优化。

基于九分块的颜色直方图图像检索算法

中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１３文献标识码：ＡＤＯ：０３６／ｉｎ１０－９０２１．１０Ｉ１．９９．ｓ．３６７．１１．９ｊｓ０００
ＩｇｔｉｖｌＢａｅｎＮｉｅＢｌｃｎｏｏａｕｅｍａｅＲｅｒｅａｓｄｏｎｏｋｓａｄＣｌｒＦｅｔｒｓ
（（，Ｑ） ∑ｍｎ（）（），（））＝ｉＨＩ，Ｑ）（￣，
１１＝
颜色直方图作为一种重要的基于颜色特征进行图像检索的方法，具有特征提取和相似度计算简便，并且随图像尺度、旋转等变化不敏感的特点。但颜色直方图描述的是图像颜色的统计特性，丢失了图像颜色的空间分布信息。
ＨｅＹａｅｉａｐｎｂｎ，ｏｉｇＪＸｉ
（ａｕｎＵｉｒｉｅｈｏｏｙｎｔｕｅｌｏｍｔｎｎｉｅｒｇＴｉａ３０４Ｔｉａｎｖｓｔｏｃｎｌｓｔｔｏｎｒａｉｇｎｅｉ，ａｕｎ００２）ｙｅｙｆＴｇＩｉｆｆｏＥｎｙ
ｆｏｔｅｔａｉｉｎｌｏｏｉｔｇａａｄｌｔｒａｍｐｏｅｏｏｉｔｇａ，ｉｄｏｏｏｉｔｇａｂｓｄｏｉｅｐｒｉｏｙｔｒｍｈｒｄｔａｌｒｈｓｏｒｍｎａｅｎｉｒｖｄｃｌｒｈｓｏｒｍａｋｎｆｃｌｒｈｓｏｒｍａｅｎｎｎａｔｎｗａｏｏｃｔｉｉｒｖｅｆｒｎｅｏａｅｒｔｉｖ１ｍｐｏｅｐｒｏｍａｃｆｍｇｒａ．期１

图像检索小结

图像检索小结图像检索是一种根据图像内容进行搜索和导航的技术。

它主要涉及图像特征提取、特征匹配和相似度计算等步骤。

本文对图像检索技术进行了总结，包括特征提取方法、特征匹配算法和相似度计算方法等。

在图像检索中，特征提取是非常重要的一步。

常用的特征提取方法有颜色直方图、纹理特征、形状特征和深度学习特征等。

其中，颜色直方图是一种用于描述图像颜色分布的方法，可以通过统计每个颜色通道的像素数量来构造直方图。

纹理特征能够描述图像的纹理信息，可以通过局部二值模式（LBP）和灰度共生矩阵等方法进行提取。

形状特征可以通过提取图像的边缘或轮廓等几何形状信息来进行描述。

深度学习特征是近年来兴起的一种特征提取方法，它利用深度神经网络模型从图像中学习高层次的特征表示。

特征匹配是图像检索中的一个关键步骤，其目的是找到目标图像和数据库图像之间的对应关系。

常用的特征匹配算法有最邻近匹配法、RANSAC算法和局部特征匹配算法等。

最邻近匹配法是一种简单且高效的匹配算法，它通过计算不同图像中的特征向量之间的欧氏距离或余弦相似度来进行匹配。

RANSAC算法是一种鲁棒的特征匹配算法，它通过随机采样一组匹配特征点来计算模型参数，并通过剔除外点来提高匹配准确度。

局部特征匹配算法是一种基于图像局部区域的特征匹配方法，它通常利用局部关键点和描述子来进行匹配。

相似度计算是评估目标图像与数据库图像之间相似程度的一种方法。

在图像检索中，常用的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度和基于深度学习的相似度计算等。

欧氏距离是一种简单的距离度量方法，可以用于计算特征向量之间的差异程度。

余弦相似度是一种比较特征向量之间夹角的相似度度量方法，可以有效地减小向量长度带来的影响。

基于深度学习的相似度计算是利用预训练的深度神经网络模型来计算图像的相似度，该方法通过特征提取和相似度度量两个步骤来实现，可以获得较好的检索性能。

图像检索是一门涉及多个领域的交叉学科，不仅包括计算机视觉、模式识别和机器学习等方面的知识，还需要结合人类对图像的感知和理解。

基于特征抽取的图像检索方法与实例分析

基于特征抽取的图像检索方法与实例分析随着数字图像的广泛应用和存储技术的快速发展，图像检索成为了一个重要的研究领域。

图像检索的目标是根据用户的查询需求，从大规模的图像数据库中快速准确地检索出相关的图像。

基于特征抽取的图像检索方法通过提取图像的特征信息，将图像转化为一组数值特征，从而实现对图像的高效检索。

本文将介绍基于特征抽取的图像检索方法，并通过实例分析来说明其应用。

一、基于特征抽取的图像检索方法1. 特征提取特征提取是基于特征抽取的图像检索方法的核心步骤。

常用的特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。

颜色特征可以通过提取图像的颜色直方图或颜色矩来表示；纹理特征可以通过提取图像的纹理统计信息（如灰度共生矩阵）来表示；形状特征可以通过提取图像的边缘信息或轮廓信息来表示。

特征提取的目标是将图像转化为一组数值特征，以便进行后续的相似度计算。

2. 相似度计算相似度计算是基于特征抽取的图像检索方法的关键步骤。

在特征提取之后，需要计算查询图像与数据库中每个图像之间的相似度。

常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度和相关系数等。

相似度计算的目标是确定查询图像与数据库中图像的相似程度，从而确定检索结果的排序。

3. 检索结果排序检索结果排序是基于特征抽取的图像检索方法的最后一步。

在相似度计算之后，需要根据相似度的大小对检索结果进行排序，以便用户能够快速准确地找到所需的图像。

常用的排序方法包括基于相似度的升序排序和基于相似度的降序排序。

检索结果排序的目标是将与查询图像最相似的图像排在前面，提高检索效率。

二、实例分析为了更好地理解基于特征抽取的图像检索方法的应用，下面将通过一个实例进行分析。

假设我们有一个包含1000张猫和狗的图像数据库，并且我们希望根据用户的查询，从数据库中检索出与查询图像最相似的图像。

首先，我们通过颜色特征提取方法提取图像的颜色直方图。

查询图像是一张黄色猫的图片，我们可以通过计算查询图像的颜色直方图与数据库中每个图像的颜色直方图之间的欧氏距离，来计算它们之间的相似度。

基于游程编码的块边缘模式图像检索算法

ＱＵＫｉｉ，ＸＡｕ－ｉｇＩＮｉｎｍｉＩａ－ｎＩＯＧｏｑａ，ＪＧＪ－ｎｊｎＡａ
（ｏｅｅｏｏｐｔ＆ＩｏｍｔｎＳｉｃ，Ｓｕｈｅｔｎｖｒｔｈｎｑｎ０７５ｈｎ）ＣｌｇｌｆＣｍｕｅｒｎｒａｉｃｎｅｏｗｓＵｉｓｙｆｏｅｔｅｉ，Ｃｏｇｉ４０１，Ｃｉｇａ
ｄｅｏｅｔｏｏａｈｂａｅｅｔａｉＣ（ｉｅｅｏｉｒｆｍ）ｉｈｕｃｍｒｓ，ｃｍｕａｎｅｇｒｎａｉｆｅｃｌｋｃｎｂｓｍｔｎＤＴＤｓｒｔＣｓｅＴａｓｒｗｔｏｔｅｏｐｓｉｇｏｐｔｏｉｔｎｃｏｉｅｄｃｎｎｏｄｅｎｉｔ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｅｍａｅｒｔｅａｇｒｈｂｓｄｏｌｃｄｅｐｔｒｓｗａｒｐｓｄｉｈｓｐｐｒｌｋｅｇａｅｎｎｗｉｇｅｒｖｌａｏｔｍａｅｎｂｏｋｅｇａｔｎｓｐｏｏｅｔｉａｅ．ＢｏｄｅｐＲｒｓｉｌｉｅｎｃｗｅｅｅｔａｔｄｉａｈ８×８ｂｏｋｏｌｉｇｅｈｎｂｌｗｎｅｐｎｉｌｆｌｌｌｎｔｏｉｇｔｅｆａｕｅｆａｇｒｘｒｃｅｎｅｃｌｆｌｍａ．ＴｅｙｆｌｉｇｔｒｃｐｅｏＵｌｅｇｈｃｄｎ，ｈｅｔｒｓｏｌｉｅｃａｏｏｈｉ－ｌｍａｗｒｘｒｃｅｙｕｉｚｎｌｋｅｇａｅｓｔｍｐｅｎｏｔｎ－ａｅｇｅｒｖｓｄｇｅｄｔｂｅｅａｓｈｅｅｅｔａｔｂｔｉｇｂｏｄｅｐｔｒｉｌｍｅｔｃｎｅｔｂｄｉｄｌｉｃｎｏｓｍａｅｒｔｅａｉｉｅｉｉｌｎｍａａａａ．Ｂｃｕｅｔｅｓ

基于区域模糊直方图的图像检索

Ｋｅｒｙｗｏｄｓ：ｉｇｅｒｅａ；ｆｚｙｈｓｏａ；ｂｓｄｏｅｉｎ；ｍｅｅｓｉｕｃｉｎｍａｅｒｔｖｌｕｚｉｔｇｍｉｒａｅｎｒｇｏｍｂｒｈｐｆｎｔｏ
０引言
随着多媒体时代的到来，人们越来越多地接触到大量图像信息。如何有效地组织、理和检索大规管模的图像数据库，为当前热门的研究课题之一。基于内容的图像检索ＣＩＣｎｅｔａｅｍｇｅ成ＢＲ（ｏｔｓｄＩａｅＲ — ｎＢｔｅａ）ｉｒｖ１技术是解决这一问题的关键性技术之一。它既体现了图像信息的特点，结合了传统的数据库又方法，一项在理论研究和实际应用中均具有前景的新技术 ¨ 。近年来在图像检索领域的研究出现是Ｊ了很多新的研究成果，这些研究都应用现有的各种工具和方法，小波分析Ｊ概率论框架Ｊ模糊理如、、论等，再综合利用图像的多种特征来进行检索。其中，模糊理论应用到图像检索中是一种较新的将研究方法。本文把图像分割算法和模糊理论相结合，出了一种基于区域模糊直方图的图像检索方法。提
ＡｂｔａｔＡｎｉｇｅｒｅａｅｈｄｂｓｄｏｈｅｉｎｆｚｙｈｓｏｒｍｓｐｏｏｅｙｃｍｂｎｎｈｍａｅｓｒｃ：ｍａｅｒｔｉｖｌｍｔｏａｅｎｔｅｒｇｏｕｚｉｔｇａｉｒｐｓｄｂｏｉｉｇｔｅｉｇｓｇｅｔｔｎａｇｒｔｍｎｈｕｚｙｔｅｒ．ｉｓ，ｈｅｋ－ｅｎｌｓｅｎｌｏｔｍｓｕｅｏｓｇｎｈｍａｅｍｎａｉｌｏｈａｄｔｅｆｚｈｏｙＦｒｔｔｍａｓｃｕｔｒｇａｇｒｈｉｓｄｔｅｍｅｔｔｅｉ — ｏｉｉｉｇｓａｄｔｅｆｚｙｈｓｏｒｍｓｂｕｌｏｈｍａｅｒｔｅａａｅｎｔｅｖｓａｅｔｒｓｏｖｒｅｉｎ．ｐｅｉｅｎｈｕｚｉｔｇａｉｉｆｒｔｅｉｇｅｒｖｌｂｓｄｏｈｉｕｌｆａｕｅｆｅｅｒｇｏＥｘｒ— ｔｉｙｍｅｔｒｓｌｒｍｈａａａｅｗｉｈ１００ｇｎｒｌｉｇｓｓｏｔａｈｉｔｄｉａｉｆｃｏｒｔｅｉｇｅｎｅｕｔｆｏｔｅｄｔｂｓｔ０ｅｅａｍａｅｈｗｈｔｔｓｍｅｈｏｓｓｔｓａｔｒｆｈｍａｅｒ — ｓｙｏｔｉｖ１ｒｅａ．

基于颜色分块全局直方图的图像检索方法及系统实现

ＩａｅＲｅｒｅａｅｈｏｓａｄＳｓｅｐｅｅｔｔｏｓｄｏｍｇｔｉｖｌＭｔｄｎｙｔｍＩｌｍｎａｉｎＢａｅｎｍ
ＣｏｏｅｍｅｔＧｌｂｌＨｉｔｇａｓｌｒＳｇｎｏａｓｏｒｍ
ａｃｒｉｇｔｉｈｓｇｖｎｂｓｒｅａｄｄａｅｒａｉｔｎｅｂｔｅｅｔｏｐｃｕｓｈｉｔｒｓｗｉｃｏｎｏｗｅｇｔｉｅｙｕｅｉｒｇｒｅｓｔｅｄｓａｃｅｗｅｎｔｉｔｒ．Ｔｅｐｃｕｔｄｓｓｈｌｈｗｅｅｈ
维普资讯
第４４卷
第４期
吉林大学学报（理学版）
ＪＵＮＬＯＩＩＮＶＢＩＹ（ＣＥＣＤＴＯ）ＯＲＡＦＪＬＮＵＩＥＳＴ４
ｄｓａｃｅｗｅｎａｔａｓｇｎｇｏａｈｓｏａａｅａｃｌｔｄ．Ｔｅｔｅｏｅａｌｉｔｎｅｃｕｌｔｉｔｎｅｂｔｅｐｒｉｌｅｍｅｔｌｂｌｉｔｇｍｓｒｃｕａｅｒｌｈｎｈｖｒｌｄｓａｃａｃｍｕａｅｄ
２ＯＯ６年７月
Ｊｙ２０，０６ａ
基于颜色分块全局直方图的图像检索方法及系统实现
薛少娟，左万利，赫枫龄
（吉林大学计算机科学与技术学院，长春１０１）３０２
摘要：过比较全局颜色直方图和分块颜色直方图，提出一种分块全局直方图的检索方法．通

基于图像熵和分块直方图的图像检索技术研究

２Ｏｌ３年１１月
安阳工学院学报
ＪｏｕｎａｒｌｏｆＡｎｙａｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｎｏｖ．２０１３
第１２卷第６期（总第６６期ｅｎ．Ｎｏ．６６）
调，是从一个物体反射过来的或透过物体的光波随着互联网络的发展，图像数据越来越大。而长，更一般的，色调是由颜色名称来辨别的，如红、传统的图像检索技术是基于文本，基于文本的检橙、黄、绿、蓝、靛、紫等。一１８０￣－１８０。或００－３６０ｏ度索工作量很大，而且由于人为参与的主观性。影响量，对应与颜色轮ｃｏｌｏｒｗｈｅｅ１）上的角度；Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ了检索的性能。到２Ｏ世纪９０年代以后，出现了对表示颜色的饱和度。即表示一种颜色中加入了多图像的内容语义，如图像的颜色、纹理、布局等进少白光，反映颜色被白色冲淡的程度，通常用百分行分析和检索的图像检索技术．即基于内容的图比来度量，从０％到完全饱和的１００％；Ｖａｌｕｅ表示像检索（Ｃｏｎｔｅｎｔ — ｂａｓｅｄＩｍａｇｅＲｅｔｒｉｅｖａｌ，简称ＣＢＩＲ）亮度，是颜色的明暗程度，它也用百分比度量从黑技术。在基于内容的图像检索中。颜色作为图像最０％到白１００％。由于色调Ｈ是以０￣－３６０。角度度显著的视觉特征。被广泛应用于图像检索。颜色特量，因此由日和．ｓ量可以构造一个颜色轮。在颜色征具有稳定性好、计算简单等特征。其中，颜色直轮上，主要颜色沿一个圆均匀分布，次要颜色位于方图是颜色特征的常用描述方法，但在对彩色图主要颜色之间。例如用黄色和青色产生绿色。因此像进行检索时，颜色直方图仅仅表示了图像中各绿色位于黄色和青色之间。每种颜色与它的补色种颜色的统计分布．而没有包含颜色的空间分布直接在轮上相对。长轴表示亮度，离开长轴的方信息。两个颜色直方图相似的图像由于颜色空间向表示饱和度Ｉｓ，这样ＨＳＶ颜色空间就可以简单分布差别很大，图像的内容可能相差很多。这些都地用一个倒置的圆锥表示了。ＨＳＶ颜色模型的有是造成检索效果不理想的原因。本文采用了可以两个特点：第一，各分量在视觉上彼此无关，相互直接作用于彩色图像的图像熵．表征图像的整体独立；第二，空间距离符合人眼的视觉特征，适合颜色信息和邻域内颜色空间分布，然后再结合颜度量。从而使得它非常适合于借助人类视觉系统色直方图进行检索。结果证明。该方法不但简单高来感知颜色特征的图像处理算法。该模型是基于效。而且改善了检索的性能。颜色的图像检索方法的首选模型。１颜色空间的选定２１＿１ＳＶ颜色一空间的量化表示图像的颜色可以有多种方法。现今已经真彩色（ｔｒｕｅ — ｃｏｌｏｒ）图像中的每个像素值都分提出了多种颜色空间（又称颜色模型），不同的颜色成、Ｇ、日三个基色分量，每个基色分量直接决定空间适合于不同的应用。针对本文的研究我们采其基色的强度，真彩色图像深度为２４，用：Ｇ：＝８：用ＨＳＶ空间模型。８：８来表示色彩，则、Ｇ、各占用８位来表示各自ＨＳＶ颜色模型［１］是一种面向视觉的适合肉眼基色分量的强度，每个基色分量的强度等级为２ｓ＝分辨的模型，在基于内容的图像检索中颇受欢迎。２５６种。图像可容纳２￣＝１６Ｍ种色彩（２４位色）。而人ＨＳＶ颜色模型由三个颜色通道：色调（Ｈｕｅ）、饱和度眼能够分辨的颜色非常有限，图像中的实际颜色如（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、亮度值（Ｖｌｕａｅ）组成，Ｈｕｅ表示颜色色中若干主要色彩覆盖了图像中的大部分像素。

基于块匹配的综合图像检索技术

早在２纪７０世０年代，于文本的检索技术基就已经产生了Ｊ由于关系数据库技术已经发展．成熟，以关系数据库为基础的基于文本的图像检索具有其他方式不可比拟的优势，而且图像的低层特征与人类的主观感受差别巨大，层语义与高低层特征之间映射技术又不完善，以从目前来所看，于文本的图像检索还是应该提倡使用的．基在图像存人图像数据库时，用人脑对图像进行利
关键词：图像检索；义特征；色矩；语颜特征向量；匹配块
１１基于文本的图像检索．
０引言
随着现代通信技术和多媒体技术的发展以
及Ｉｔｎｔｎｅｅ的广泛普及，字图像的数量出现了ｒ数急剧增长．如何从这些海量的图像数据中快速有
检索方法进行简单分析并阐述是如何有效的将
等等，这些特征信息的主要特点是能反映图像的低层特征不能直接提供．
高层语义，但是提取图像的低层特征仍然是必要的．一方面，图像的高层语义是通过低层特征来获取的，谓基于语义的图像检索技术仅仅是在所图像的低层特征与高层之间建立一个映射关系；
３种方法结合在一起进行综合检索的．
收稿日期：００—１２１０—１５
黑龙江省教育厅科学技术研究项目资助（１５４５１１３）５

基于块边缘模式的图像内容描述符

ＡｂｔａｔＩｈｓｐｐｒｓｒｃｎｔｉａｅ，ｗｅｄｓｒｂｏｕｔａｄｅｆｃｉｅｃｎｅｔｄｓｒｐｏａｅｎｂｏｋｅｇａｔｒｓｅｔａｔｄｄ— ｅｃｉｅａｒｂｓｎｆｅｔｏｔｎｅｃｉｔｒｂｓｄｏｌｃｄｅｐｔｅｎｘｒｃｅｉｖ
下。
近年来，在像素域或压缩域中，以宏块级的图像边缘检测和边缘模式分类成为图像处理的一种趋势【９。Ｋｉ８Ｊ＿ｍ等『］发。现ＤＴ系数的投影极性能够很好地表示边缘位置。ＳｌｎＣｏｔｅａ等＿提出一个基于ＤＴ系数的均值、７］Ｃ方差和熵的边缘选择方案来进行图像分割。Ｓｅｈｎ等［１妇通过对ＤＴ系数的模式分Ｃ析，进一步提出一种确定边缘强度和方向的方法。他们通过对理想边缘模型的ＤＣＴ系数的分析，发现可以在宏块级确定不同ＩＴ系数的相对值和符号。）Ｃ
ｔｎｅｃｉｔｒｉｃｎｔｕｔｄｂｎｅｇ－ｌｃｉｔｇａｗｉｈｅａｔｒｓｏｏｉｎａｄｅｅｔａｄｅａｄＤ－ｅｔｓｒｏｓｏｓｒｃｅｙａｄｅｂｏｋｈｓｏｒｍｔｔｒｅｐｔｅｎｆｈｒｚｔｌｇ，ｖｒｉｌｇｎｏｄｐｈｏｅｃｅ
ｅｇ．Ｅｘｅｓｖｘｅｉｎｓａｓｕｐｒｔａｈｒｐｓｄｃｎｅｔｄｓｒｐｏｓｅｆｃｉｅｉｅｒｓｎｉｇａｄｄｓｒ— ｄｅｔｎｉｅｅｐｒｍｅｔｌｏｓｐｏｔｈｔｔｅｐｏｏｅｏｔｎｅｃｉｔｒｉｆｅｔｎｒｐｅｅｔｎｅｃｉｖｎｂｎｍａｅｃｎｅｔｏａｅｔｏａａｌｅｉｔｎｅｈｉｕ，ｔｅｐｏｏｅｅｃｉｔｒａｈｅｅｕｅｉｒｐｒｏＩｌｉｇｉｇｏｔｎ．Ｃｍｐｒｄｗｉｃｍｐｒｂｅｘｓｉｇｔｃｎｑｅｈｒｐｓｄｄｓｒｐｏｃｉｖｓｓｐｒｅ缩视频。该图像内容描述符由三种块边缘模式的游程编码直方图构成。大量的实验结果证明，现行的类Ｅ与

基于形状特征的图像检索

题目：基于形状特征的图像检索系统的设计与实现基于形状特征的图像检索系统的设计与实现摘要近年来，随着多媒体和计算机互联网技术的快速发展，数字图像的数量正以惊人的速度增长。

面对日益丰富的图像信息海洋，人们需要有效地从中获取所期望得到多媒体信息。

因此，在大规模的图像数据库中进行快速、准确的检索成为人们研究的热点。

为了实现快速而准确地检索图像，利用图像的视觉特征，如颜色、纹理、形状等来进行图像检索的技术，也就是基于内容的图像检索技术（CBIR）应运而生[6]。

本文主要研究基于形状特征的图像检索，边缘检测是基于形状特征的一种检索方法，边缘是图像最基本的特性。

在图像边缘检测中，微分算子可以提取出图像的细节信息，景物边缘是细节信息中最具有描述景物特征的部分,也是图像分析中的一个不可或缺的部分。

本文详细地分析了一种边缘检测方法Canny算子，用C++编程实现各算子的边缘检测，并根据边缘检测的有效性和定位的可靠性，得出Canny算子具备有最优边缘检测所需的特性。

并通过基于轮廓的描述方法，傅里叶描述符对图像的形状特征进行描述并存入数据库中。

对行相应的检索功能。

关键词：图像检索；形状特征；Canny算子；边缘检测；傅里叶描述符Design and Implementation of Image Retrieval System Based onShape FeaturesABSTRACTWith the rapid development of multimedia and computer network technique, the quantity of digital image and video is going up fabulously. Facing the vast ocean of information of image, it has a good sense to obtain the desired multimedia information. Currently, rapid and effective searching for desired image from large-scale image databases becomes an hot research topic.In order to retrieve image quickly and accurately using image visual features such as color, texture, shape, which named content-based image retrieval (CBIR) came into being. This paper introduces the principle of wavelet transform applying to image edge detection. Edge detection is based on the shape of the characteristics of a retrieval method, and the edge is the most basic characteristics of the image. In the image edge detection ,differential operator can be used to extract the details of the images, features’ edge is the most detailed information describing the characteristics of the features of the image analysis, and is also an integral part of the image. This paper analyzes a Canny operator edge detection method, and we complete with the C++ language procedure to come ture edge detection. According to the effectiveness of the image detection and the reliability of the orientation, we can deduced that the Canny operator have the characteristics which the image edge has. And contour-based method for describing the image Fourier descriptors to describe the shape feature and stored in the database. Align the corresponding search function.Key words：image retrieval；sharp feature；Canny operator；edge detection；Fourier shape descriptors目录1 前言 (1)1.1 课题背景及研究意义 (1)1.2 国内外发展状况 (1)1.3 课题研究的主要内容 (2)2 基于形状特征的图像检索 (3)2.1 图像检索技术的发展过程 (3)2.1.1 基于内容的图像检索技术 (3)2.1.2 基于形状特征的图像检索 (3)2.2 边缘检测 (4)2.3 Canny边缘检测 (4)2.3.1 Canny指标 (4)2.3.2 Canny算子的实现 (5)2.4 基于轮廓的描述方法 (7)2.4.1 傅立叶形状描述符 (7)2.5 图像的相似性度量 (9)3 基于形状特征的图像检索系统的设计 (10)3.1 Canny算子的程序设计 (10)3.2 图像特征数据库设计 (11)3.3 实验结果 (12)4 基于形状特征的图像检索系统实现 (13)4.1 系统框架 (13)4.2 编程环境 (14)4.3 程序结果 (14)5 总结 (15)参考文献 (16)致谢 (17)附录 (18)1前言1.1课题背景及研究意义随着多媒体技术、计算机技术、通信技术及Intemet网络的迅速发展，人们正在快速地进入一个信息化社会。

基于分块主色和形状特征的彩色图像检索

Ｈｓｇｍ ¨，全局直方图除了具有计算简单的特性外，同时还具有对平移和旋转不敏感的优点；但是，全ｉｏｒ）ｊｔａ
局直方图无法捕捉颜色的空间分布特征。文献［，３２【提出将图像划分为固定的分块，】】然后采用局部颜色直
方图来描述图像的颜色信息和空间信息，文献【提出了ＣＨＣｌ－ｈｐｉｏｒ）４】Ｓ（ｏｒａｅＨｓｇａ算法，该算法对文献ｏＳｔｍ【１３的算法进行了修改，加强了检索的效果。２、【】除了图像的颜色特征外，形状特征也是图像的一种重要低层特征。最常用的形状描述方法有基于物体边界形状的方法，如：傅里叶形状描述符（ｏｒｒＳａｅＤｓｒｔｓＦｕｉｈｐｅｃｐｒ，基于区域的形状表示方法，如：Ｈｅｉｏ）ｕ
量化后的特征直方图作为图像的形状特征。试验结果表明，本丈方法在图像￣ｋ４性检索时是很Ｓｎ；，，ｚ
有效的，并具有较高的检索效率。关键词：图像检索；主色；平坦度；凹凸度中图分类号：Ｔ３ＩＰ９文献标识码：Ａ
ＩｇｅｒｅａａｅｉｍａｎｃｌｒａｄｓａｅｏａｅｂｏｋｍａｅｒｔｉｖｌｓｄＯｌｂｉｏｏｎｈｐｆｍｇｌｃｓｉ
基于分块主色和形状特征的彩色图像检索
孙君顶，毋小省
（河南理工大学计算机科学与技术学院，河南焦作４４０）５００
摘要：提出一种新的基于分块主色和形状特征的图像检索算法。图像首先被划分为不同分块，并
提取分块主色，然后采用主色直方圈作为图像的颜色特征。同时，提出采用平坦度和凹凸度来描述图像的形状特征，在分析平坦度和凹凸度统计特性的基础上，提出了新的量化的方法，并采用

基于子块直方图的图像检索算法研究

解决这一问题，出现了许多改进算法，致力于增强
收稿日期：２００６—００３— ５基金项目：淮安市自然科学基金项目（Ａ００５ＨＧ５５）作者简介：刘作军（９４一）１７，男，内蒙古赤峰人，师，讲硕士研究生，主要研究方向：图象处理、面向对象的软件工程、算法设计与分析。
ＬＵＺｏｎＩｕｊｕ
（ｅａｔｅｔｆＣｍｕｅＥｇｎｅｉＨａｈｉｎｓ２３０）Ｄｐｒｎｏｐｔｎｉｒｇ，ｕｉｎＪａｇｕ２０１ｍｏｒｅｎ
Ａｂｔａｃ：Ｂａｅｎｔｅｓｍｐｉｉｆｗｈｌｓｏｒｍｍａｅｒｔｉｖｌｍｅｈｄａｈｏｐｅｉｉｎ，ａｓｒｔｓｄｏｈｉｌｃｔｏｏｅｈｉｔｇａｉｇｅｒｅａｔｏｎｄｔｅｌｗｒｃｓｏｙ
维普资讯
第２９卷第２期
２００６年６月
长春理工大学学报
ＪｕｎｌｏｈｎｃｕｉｅｓｔｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｏｒａｆＣａｇｈｎＵｎｖｒｉｏｃｅｃｎｅｈｏｏｙｙ
中尤以颜色直方图表示方法应用广泛。图像的比较
可转化为直方图的比较。直方图算法简单，效果显
著，计算效率高，对镜头位置不敏感，对图像变
ｌ算法设计
１１基于直方图的检索方法．
形、旋转具有不变性。不足之处是会丢失反映色彩
Ｖ．９ＮＯ２Ｏ１２．Ｊｎ２００６ｕ．

基于形状特征的图像检索方法的研究与实现

基于形状特征的图像检索方法的研究与实现近年来，随着大规模信息技术普及，图像检索技术受到越来越多的关注和使用。

图像检索是指根据用户提供的关键词或查询图片以及将在图像库中检索和查找相似的图像的过程。

目前，形状特征的图像检索是图像检索领域中非常重要的一种技术，它可以有效地解决色彩特征检索法存在的问题。

为了提高检索效率，提供更准确的查询结果，本文对基于形状特征的图像检索方法进行了研究和实现。

1、研究现有图像检索技术图像检索是一个包含许多竞争性技术的复杂领域。

它有四种检索方式：基于文本的图像检索，基于位置的图像检索，基于色彩的图像检索和基于形状的图像检索。

在当前的技术中，色彩特征检索最为常用，是最受欢迎的技术方案，但它也有一些不足之处。

由于色彩特征的灵敏度比较低，不同的图像可能有着相似的色彩，因此可能会出现检索结果相似的图像。

为了解决这个问题，形状特征检索作为一种新的检索技术，应运而生。

2、形状特征检索形状特征检索是一种新型的图像检索技术，它不仅能够检索出相似形状的图像，而且可以检索出和查询图像形状相似，但是颜色和灰度不同的图像，从而提高图像检索的准确率。

它的基本原理是，利用形状信息提取技术，提取出图像中的形状信息，然后计算出图像中的形状特征，最后通过对特征向量进行比较，来检索出与查询图片最接近的图片。

3、形状特征提取形状特征提取是形状特征检索技术的重要环节，在这一环节，需要从图像中提取出相应的形状特征，以便进行形状特征的比较来实现图像检索。

主要的形状特征有颗粒形状特征，多边形特征，边缘长度特征等，颗粒形状特征是指，采用聚类算法把图像分割成一定数量的粒子，然后把它们放在两个不同空间里，一个是空间点数量空间，一个是空间点颜色空间，从而获得了颗粒特征，以此来区分相似图片。

多边形特征是指，利用经过一定变换的多边形特征，来定义图像的形状，并使用多边形的边的长度和角度作为特征；边缘长度特征是指，将图片划分成不同的分块，测量不同区块中边缘的长度，从而得到边缘长度特征，这样就可以获得形状特征向量，用以区分相似图片。

如何使用计算机视觉技术进行图像追溯

如何使用计算机视觉技术进行图像追溯目前，计算机视觉技术已广泛应用于图像追溯领域。

图像追溯是通过计算机视觉技术分析图像的特征和信息，以确定图像的来源、处理过程和修改情况等。

这种技术的应用可以帮助我们识别图像的真实性、追寻图像的出处和修改历程，进一步增强图像的可信度。

本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行图像追溯。

首先，图像追溯的第一步是图像特征提取。

在计算机视觉中，我们通常使用特征描述符来表示图像的特征。

特征描述符可以是局部图像块的直方图、颜色直方图、SIFT（尺度不变特征变换）描述符等。

通过提取图像的特征描述符，我们可以获得图像的特征向量表示，以用于后续的图像相似性比较和追溯分析。

其次，图像追溯的第二步是图像检索与匹配。

基于提取的图像特征描述符，我们可以通过计算图像之间的相似性来进行图像检索与匹配。

在图像追溯中，我们可以先建立一个包含各种可能来源的图像数据库。

然后，通过计算查询图像与数据库中图像的相似性分数，来确定查询图像在数据库中的可能来源。

常用的相似性度量方法包括余弦相似度、欧氏距离、汉明距离等。

通过图像检索与匹配，我们可以找到与查询图像相似的图像，从而追溯其来源。

然后，图像追溯的第三步是图像处理分析。

一旦确定了查询图像的可能来源，我们可以通过图像处理分析来进一步验证和分析图像的真实性和修改情况。

图像处理分析包括图像增强、图像分割、图像恢复和图像比对等。

通过对查询图像进行逆向处理和分析，我们可以发现图像的修改痕迹、修复被修改的区域，从而明确图像的真实性和是否经过篡改。

同时，通过与其他来源充分比对，我们也能够进一步验证图像的准确性。

此外，在使用计算机视觉技术进行图像追溯时，我们还需要充分考虑图像的数字水印和版权保护技术。

数字水印可以嵌入到图像中，从而对图像进行隐秘标记。

通过提取嵌入在图像中的数字水印，在一定程度上可以确定图像的真实性和来源。

版权保护技术可以对图像进行加密和鉴权，以防止未经授权的复制和篡改。

图像特征与描述子（直方图，聚类，边缘检测，兴趣点关键点，Harris角点，斑点（Blob）。。。

图像特征与描述⼦（直⽅图，聚类，边缘检测，兴趣点关键点，Harris⾓点，斑点（Blob）。

1.直⽅图⽤于计算图⽚特征，表达，使得数据具有总结性，颜⾊直⽅图对数据空间进⾏量化，好⽐10个bin2. 聚类类内对象的相关性⾼类间对象的相关性差常⽤算法：kmeans， EM算法， meanshift，谱聚类（密度聚类），层次聚类kmeans聚类选取k个类中⼼，随机选取计算每个点跟k个类中⼼的位置把数据点分配给距离最近的⼀个类中⼼计算新的类中⼼-对该类中的所有点取均值类中⼼数K的选取K类平均质⼼的距离加权平均值，当k=5时的斜率发⽣变化，我们可以选取5作为分类的个数kmeans ++ 半随机（初始点的选取）第⼀类中⼼ - 随机选取记D（x）为数据点x距离最近的聚类中⼼的距离选取下⼀个聚类中⼼，选取的概率正⽐于D(x) ^ 2以此类推，到第k个量化颜⾊直⽅图聚类颜⾊直⽅图：使⽤聚类算法对像素点颜⾊向量进⾏聚类，单元由聚类中⼼代表3. 边缘检测像素明显变化的区域，具有丰富的语义信息⽤途：物体识别，⼏何视⾓变化定义：像素函数快速变化的区域，⼀阶导数的极值区域，⼆阶导数的0点位置步骤：先⾼斯去噪，再使⽤⼀阶导数获取极值公式：对x⽅向进⾏求导 б 表⽰的是标准差对y⽅向进⾏求导梯度幅值/强度hx（x，y）^ 2 + hy(x, y) ^ 2梯度（增加最快）⽅向arctan（hy（x, y）/ hx（x, y）)4. 兴趣点/关键点稳定局部特点：可重复性，显著性抗图⽚变化外貌变化（亮度，光照）⼏何变化（平移，选择，尺度）5.Harris⾓点⼀种显著点：在任何⽅向上移动⼩观察窗，导致⼤的像素变动Ｅ(u, v) = ΣW(x, y)[I(x+u, y+v)-I(x, y)] ^2W(x, y)是⾼斯函数进⾏加权的， x，y表⽰当前位置， u和v表⽰移动了的位置6.斑点（Blob）拉普拉斯梯度：⼀阶导数极值点 - ⼆阶导数零点梯度/边缘可以通过查找：⼆阶导数接近零，⼀阶导数⾜够⼤对噪声很敏感，需要先做⾼斯平滑公式： Δf = δ2f / δ2x + δ2f / δ2y 对x求⼆阶导，对y⽅向求⼆阶导斑点是找拉普拉斯的极值边缘是找拉普拉斯的零值7.SIFTSIFT特征计算计算⾼斯差分（DoG）尺度空间，获取极值点特征点处理：位置插值，去除低对⽐度点，去除边缘点⽅向估计： 2*2⽹格， 8个⽅向，获得最⾼值为关键点的主⽅向，特征点⽅向归⼀化，即所有⽅向为同⼀⽅向描述⼦提取: 在旋转坐标上采样16*16的像素窗， 4*4⽹格，8⽅向直⽅图，总共178维8.纹理特征HOG（⽅向梯度直⽅图）梯度幅值，⽅向 s = sqrt（sx^2 + sy^2）Block 拆分16*16的block 步长是8，包含2*2个cell，每个cell8*8， 9个⽅向积累梯度幅值，使⽤位置⾼斯加权，使⽤相邻bin线性插值64&128的维度图：7*15 * （2*2） * 9 = 3780LBP(局部⼆值模式)将每个像素点与周围点⼤⼩半径⽐较，半径R的圆上，均匀采样P个点，根据赫值⼤⼩，量化为0或1。

图像检索

如何利用无监督学习方法从海量无标签图像数据中学习有效的特征表示和语义信息，提高图像检索的性能和效率，是未来研究的重要方向。
知识蒸馏与模型压缩
随着深度学习模型的日益复杂和庞大，如何将其有效地应用到图像检索任务中并降低计算成本，知识蒸馏与模型压缩技术将发挥重要作用。
跨媒体智能与多模态交互
实现跨媒体智能与多模态交互是图像检索领域的长远目标，需要研究多模态数据的统一表示、跨模态映射与转换、多模态信息融合与交互等关键技术。
图像检索技术不仅广泛应用于各个领域，如医学影像、安全监控、电子商务等，同时也推动了相关技术的发展和创新。
图像检索的需求与挑战
在海量图像数据中，如何快速、准确地找到用户所需的图像，是图像检索技术需要解决的核心问题。
图像检索的发展历程
01
基于文本的图像检索（TBIR）
早期图像检索主要依赖于手动标注的文本信息，通过文本匹配实现图像
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
用户反馈机制
引入用户反馈机制，根据用户反馈不断调整检索结果，提高用户满意度。
04
深度学习在图像检索中的应用
卷积神经网络基础
卷积层
通过卷积运算提取图像局部特征，增强特征表达能力。
池化层
对卷积层输出进行降维，减少计算量并提高模型泛化能力。
全连接层
将卷积和池化后的特征进行整合，输出最终检索结果。
深度哈希方法
哈希函数学习
利用深度学习技术学习哈希函数，将高维图像特征映射为紧凑的
哈希码。
相似度保持
在哈希码空间中保持原始图像特征间的相似度关系，便于快速检索。
量化损失
减小哈希码量化过程中产生的信息损失，提高检索精度。

基于交叉分块直方图的图像检索方法

基于交叉分块直方图的图像检索方法
王蓉;李冲;杨宁
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2014(014)026
【摘要】在基于内容的图像检索技术中,颜色是常用的图像特征.提出了一种基于交叉分块直方图的图像检索方法.首先,对图像进行交叉分块得到若干子图像;然后提取子图像的颜色直方图特征,构造特征向量;最后根据空间距离度量图像间的相似程度,确定检索输出结果.用交叉方式分块得到的子图像间相互交叉重叠,能够在获取图像颜色特征空间分布信息的同时保持图像目标的完整性,并有效抑制图像背景区域对检索结果的干扰.仿真实验结果表明,基于交叉分块直方图的图像检索方法具有优于基于均匀分块直方图的图像检索方法的性能,适用于对多种类型图像的检索.
【总页数】5页(P111-115)
【作者】王蓉;李冲;杨宁
【作者单位】中国人民公安大学警务信息工程学院,北京100038;中国人民公安大学警务信息工程学院,北京100038;中国人民公安大学警务信息工程学院,北京100038
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于分块颜色直方图索引的快速图像检索方法 [J], 罗桂娥;李花;刘献如
2.基于分块合并直方图改进的图像检索方法 [J], 田云;马燕;李泳
3.基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法 [J], 张静;许高锋
4.基于颜色分块全局直方图的图像检索方法及系统实现 [J], 薛少娟;左万利;赫枫龄
5.基于分块直方图和共生矩阵的图像检索方法 [J], 李伟芳;滕奇志;汪华章
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