CBIR中图像综合特征向量的提取及其应用
基于内容的图像检索
基于内容的图像检索
基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR），也称为内容视觉检索，是一种能够从图像库中自动找到和用户提供的图像或者用户视觉描述相似的图像的技术。
它可以利用图像中存在的特征和类别，进行快速准确的信息检索。
基于内容的图像检索的原理是，首先将图像进行处理，形成和其中的特性相关的特征向量，然后将提取到的特征向量传入到模型中，计算和检索图像之间的相似性，从而进行图像内容检索。
基于内容的图像检索技术有很多优势，包括精确性和可处理信息量大等特点。
相比于表面检索技术，基于内容的图像检索技术不仅可以检索出更高质量的图像，还可更好地提高搜索效率。
此外，基于内容的图像检索技术还可以根据不同的图像特征，进行更加详细和准确的检索，从而实现更快的检索速度。
基于内容的图像检索技术的典型应用是基于用户上传的图像或口头描述，进行图像模糊检索或类似图像检索，从而使用户能够快速检索到自己想要的内容信息。
同时，基于内容的图像检索技术还可以用于商业图像检索、监控视频搜索等多种不同的任务。
总的来说，基于内容的图像检索是一种发展很快的技术，它已经被广泛应用在信息检索、图像检索、人工智能等方面。
它能
够提高信息检索的准确性和效率，为用户提供快速、准确、全面的搜索服务。
cbir地原理和基础
cbir地原理和基础
CBIR，即基于内容的图像检索，是一种用于图像检索的技术。
它的原理和基础主要基于图像特征的提取和匹配。
具体来说，CBIR首先从待检索的图像中提取出各种特征，如颜色、纹理、形状和空间关系等。
然后，将这些特征与图像数据库中的特征进行比较，找出相似的特征，从而找出相似的图像。
为了实现这一过程，CBIR需要具备以下基础：
1.特征提取：这是CBIR中最关键的步骤。
好的特征能够有效地描述图
像的内容，提高检索的准确率。
常用的特征包括颜色、纹理、形状和空间关系等。
2.特征匹配：在提取出特征后，需要将这些特征与数据库中的特征进行
比较，找出相似的特征。
这一过程需要考虑到特征之间的相似性和距离度量。
3.相似度排序：在比较了特征之后，需要将相似的特征按照相似度进行
排序，以便用户能够快速找到他们需要的图像。
4.索引技术：为了加快检索速度，CBIR需要使用索引技术来对图像特
征进行索引。
常用的索引技术包括哈希索引、B树索引和倒排索引
等。
通过这些原理和基础，CBIR能够实现快速、准确的图像检索，为用户提供更好的检索体验。
WEB图像语义特征的分析与提取研究及实现【文献综述】
毕业设计文献综述计算机科学与技术WEB图像语义特征的分析与提取研究及实现一、前言部分随着网络和多媒体技术的发展，在互联网上出现了海量的WEB图像。
基于内容的图像检索技术（CBIR）得到了蓬勃发展，但是传统的CBIR系统没有考虑图像的语义信息。
另一方面，由于WEB图像的特征维数高，运算复杂度高，从提高检索精度或分类正确率的角度而言，都不可能将所有提取的特征都能用于检索或分类。
在提取多种图像语义特征的基础上，提出采用互信息的方法分别研究单一的语义特征和多种特征组合的鉴别力，并分析特征之间的互补或冗余关系，从而进行特征的选择。
因此，对图像语义特征进行分析和提取成为这一领域最前沿的研究热点之一。
基于内容的图像检索希望采用图像处理与计算机视觉技术自动地从图像中获得语义内容。
由于图像语义的内在复杂性，目前还难以实现对图像语义的自动提取。
语义特征的提取，现在只是将图像的底层视觉特征映射到高层语义。
但不管如何，图像的底层特征的提取始终是关键。
而目前图像的特征提取主要从颜色、纹理、形状等几个方面提取图像的特征。
颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质[1]。
一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。
由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。
提取颜色特征常用的方法是利用颜色直方图表示图像颜色的分布特点，另外还有颜色集、颜色矩、颜色聚合向量和颜色相关图等表示图像的颜色特征，每一种表示方法各有其优缺点。
纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。
但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。
与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。
在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。
CBIR论文：基于形状的汉画像检索技术研究
CBIR论文：基于形状的汉画像检索技术研究【中文摘要】基于内容的图像检索(Content-based Image Retrieval,简称CBIR)是一种利用图像的视觉特征(颜色、纹理、形状等)进行图像检索的技术。
随着计算机科学和数据库技术的发展,CBIR己成为国内外的一个研究热点。
论文首先回顾了基于内容的图像检索理论及其应用研究的发展过程,然后对基于内容的图像检索,尤其是基于形状的图像检索领域的技术和现状作了综述,并探讨了其中的一些关键技术。
在此基础上,对图像底层的形状特征提取和检索展开详细的研究,其主要工作体现在:1.在分析汉画像实际特点基础上,结合各种图像预处理算法的特点,给出了具体的汉画像预处理过程,特别是汉画像中目标对象区域的获取及像素灰度值调整过程,实验证明是有效的、可行的。
2.在利用数学形态学方法提取目标对象并调整了区域像素的灰度值的基础上,以图像的Hu不变矩作为形状特征,构造检索框架,并进行图像检索。
3.给出了汉画像图像相似性匹配算法,从图像的形状特征出发,构造相似性匹配函数进行图像的相似度匹配。
实验表明该算法有效可行,并具有稳定的检索性能。
【英文摘要】Content-based image retrieval is a kind of image visual features (color, texture and shape, etc.) for image retrieval technologies. Along with the computer science and database technology development, CBIR has become a domestic research hot spot.This paper first reviews the theory of thecontent-based image retrieval and its developmentprogress .Then,the content-based image retrieval techniques especially the shape retrieval techniques and its current status are reviewed, along with some discussions of the key techniques of image retrieval. On this basis, makes the academic researches on the acquisition and retrieval oflow-level contour characteristic.The main contributions of this paper are as follows:1. According to the process and algorithm of image preprocessing, and the characteristics of Han Stone Graving, gives an image pretreatment process, especially detect targets using mathematical morphology and adjust the pixel gray value. The experiment proved that is effective.2. On the base of detecting targets and adjusting pixel gray value, use the invariant moment of image for the shape characteristic and construct the retrieval frame, then realize image retrieval.3. The comparability measurement of the image is given, in which different measurement function of comparability is constructed to match the comparability of the image. The results show that the algorithm is effective and feasible, and hasa stable retrieval performance.【关键词】CBIR 形状图像检索不变矩相似性匹配【英文关键词】CBIR shape image retrieval invariant moment comparability measurement 【目录】基于形状的汉画像检索技术研究中文摘要4-5Abstract5第一章绪论8-18 1.1 引言8-10 1.2 基于内容的图像检索技术简介10-15 1.2.1 基于内容的图像检索的系统框架11-12 1.2.2 基于内容的图像检索的原理和特点12-13 1.2.3 基于形状特征的图像检索方法13-14 1.2.4 基于形状的图像检索的难点14-15 1.3 国内外研究现状15-16 1.4 本课题主要研究的内容16-17 1.4.1 课题研究的意义16-17 1.4.2 课题的主要内容17 1.5 论文的组织结构17-18第二章CBIR 中的关键技术18-27 2.1 概述18-19 2.2 CBIR 系统结构及检索过程19-20 2.3 基于内容的图像检索的主要特点20-21 2.4 基于内容的图像检索的关键技术21-23 2.5 基于内容图像检索技术的研究热点23-25 2.6 小结25-27第三章汉画像预处理27-39 3.1 概述27-28 3.2 空域增强28-31 3.3 频域增强31-33 3.4 数学形态学方法33-35 3.5 汉画像的图像特性分析35-37 3.6 汉画像图像处理过程37-38 3.7 小结38-39第四章形状描述与相似性匹配39-50 4.1 形状特征的特点39-40 4.2 边界特征法40-43 4.3 区域特征法43-45 4.4 形状的不变矩描述45-47 4.5 特征的相似性匹配47-48 4.6 小结48-50第五章汉画像检索分析与设计50-55 5.1 汉图像形状特征描述方法及分析50 5.2 不变矩理论50-51 5.3 不变矩在图像识别与分析中的应用51 5.4 Hu 不变矩的提出与表示51-53 5.5 相似性匹配53-54 5.6 实验结果与分析54 5.7 小结54-55第六章总结与展望55-57参考文献57-60攻读学位期间公开发表的论文60-61致谢61-62。
数字图像处理中的特征提取及其应用
数字图像处理中的特征提取及其应用数字图像处理是一门关注如何使用计算机科学、数学等学科知识在数字图像中提取有用信息的学科。
在数字图像处理过程中，特征提取是至关重要的一步，它有利于我们从众多的图像数据中较为准确地提取出需要的信息。
在数字图像处理中的特征提取方法有很多种，本文将介绍几种常见的特征提取方法及其应用。
一、边缘检测边缘提取是图像处理中最重要的一个子问题，其中最流行的算法是Canny边缘检测算法。
它是一种基于图像梯度的算法。
边缘反映的是图像灰度的变化，所以，它是图像信息中最丰富的一部分。
Canny算法的基本思想是，通过预处理、梯度计算、非极大值抑制、双阈值分割等步骤，找到图像中所有的边缘。
Canny算法的应用场景非常广泛，例如在拍摄纹理繁杂的地方上，借助边缘检测的结果，我们可以更清晰地认识到物体的表面纹理，帮助我们理解和感受环境中的事物。
二、特征点检测在许多计算机视觉领域中，通常通过进行特征点提取和描述，来描述场景或分类对象。
特征点检测是计算机视觉领域的一项核心问题。
它的目的是找到图像中的关键点，称为特征点。
特征点通常会在图像比较重要、比较容易被检测到的位置出现，这些点是在计算机自动识别物体时非常重要的参考点。
特征点检测有很多种方法，其中最为常见的是SIFT，SURF和ORB。
SIFT算法采用高斯差分金字塔计算图像的特征点，SURF 算法采用速度快的旋转不变的特征，而ORB算法则是基于FAST 特征的二进制算法。
特征点检测的应用非常广泛，例如在拍摄移动物体时，我们可以通过对特定的移动轨迹跟踪，来确定目标的位置和动作。
在物体识别领域，我们可以利用特征点检测来实现物体识别。
三、纹理分析纹理是图像中的一种重要的视觉特征，而纹理分析通常用于分析图像数据集中的有效信息。
纹理分析的目的是提取图像中存在的规律性和随机性的分布特征，以便在计算机视觉、图像识别、医学图像处理、文本分析和机器人视觉等领域中发挥作用。
基于内容的图像检索（CBIR）——以图搜图
基于内容的图像检索（CBIR）——以图搜图@⽬录在CBIR中，图像通过其视觉内容(例如颜⾊，纹理，形状)来索引。
⼀、实现原理⾸先从图像数据库中提取特征并存储它。
然后我们计算与查询图像相关的特征。
最后，我们检索具有最近特征的图像⼆、基于内容的图像检索的特征提取三、代码实现import numpy as npfrom keras.models import Modelfrom keras.datasets import mnistimport cv2from keras.models import load_modelfrom sklearn.metrics import label_ranking_average_precision_scoreimport timeprint('Loading mnist dataset')t0 = time.time()(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()x_train = x_train.astype('float32') / 255.x_test = x_test.astype('float32') / 255.x_train = np.reshape(x_train, (len(x_train), 28, 28, 1)) # adapt this if using `channels_first` image data formatx_test = np.reshape(x_test, (len(x_test), 28, 28, 1)) # adapt this if using `channels_first` image data formatnoise_factor = 0.5x_train_noisy = x_train + noise_factor * np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=x_train.shape)x_test_noisy = x_test + noise_factor * np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=x_test.shape)x_train_noisy = np.clip(x_train_noisy, 0., 1.)x_test_noisy = np.clip(x_test_noisy, 0., 1.)t1 = time.time()print('mnist dataset loaded in: ', t1-t0)print('Loading model :')t0 = time.time()autoencoder = load_model('autoencoder.h5')encoder = Model(inputs=autoencoder.input, outputs=autoencoder.get_layer('encoder').output)t1 = time.time()print('Model loaded in: ', t1-t0)def retrieve_closest_images(test_element, test_label, n_samples=10):learned_codes = encoder.predict(x_train) # 提取数据库图像的特征向量# 转换成⼀维向量learned_codes = learned_codes.reshape(learned_codes.shape[0],learned_codes.shape[1] * learned_codes.shape[2] * learned_codes.shape[3])learned_codes.shape[1] * learned_codes.shape[2] * learned_codes.shape[3])test_code = encoder.predict(np.array([test_element]))test_code = test_code.reshape(test_code.shape[1] * test_code.shape[2] * test_code.shape[3])distances = []# 计算输⼊图像和数据库所有图像的距离for code in learned_codes:distance = np.linalg.norm(code - test_code)distances.append(distance)# 排序取出距离最⼩的图像nb_elements = learned_codes.shape[0]distances = np.array(distances)learned_code_index = np.arange(nb_elements)labels = np.copy(y_train).astype('float32')labels[labels != test_label] = -1labels[labels == test_label] = 1labels[labels == -1] = 0distance_with_labels = np.stack((distances, labels, learned_code_index), axis=-1)sorted_distance_with_labels = distance_with_labels[distance_with_labels[:, 0].argsort()]sorted_distances = 28 - sorted_distance_with_labels[:, 0]sorted_labels = sorted_distance_with_labels[:, 1]sorted_indexes = sorted_distance_with_labels[:, 2]kept_indexes = sorted_indexes[:n_samples]score = label_ranking_average_precision_score(np.array([sorted_labels[:n_samples]]), np.array([sorted_distances[:n_samples]])) print("Average precision ranking score for tested element is {}".format(score))original_image = x_test[0]cv2.imshow('original_image', original_image)retrieved_images = x_train[int(kept_indexes[0]), :]for i in range(1, n_samples):retrieved_images = np.hstack((retrieved_images, x_train[int(kept_indexes[i]), :]))cv2.imshow('Results', retrieved_images)cv2.waitKey(0)cv2.imwrite('test_results/original_image.jpg', 255 * cv2.resize(original_image, (0,0), fx=3, fy=3))cv2.imwrite('test_results/retrieved_results.jpg', 255 * cv2.resize(retrieved_images, (0,0), fx=2, fy=2))# To retrieve closest imageretrieve_closest_images(x_test[0], y_test[0])打赏如果对您有帮助，就打赏⼀下吧O(∩_∩)O。
特征提取在图像识别中的应用
特征提取在图像识别中的应用一、图像识别技术的发展图像识别技术是计算机视觉领域的重要分支，它利用计算机对图像进行分析和识别，实现对图像内容的理解和识别。
随着深度学习技术的发展和计算机性能的提升，图像识别技术在各个领域得到了广泛应用，如人脸识别、智能监控、医学影像识别等。
二、特征提取的重要性在图像识别中，特征提取是一个至关重要的环节。
图像中包含大量的像素信息，而计算机需要对这些像素信息进行分析和处理才能实现对图像的识别。
特征提取就是从图像中提取出能够表征图像内容的关键特征，这些特征可以是图像的边缘、纹理、颜色等信息。
通过特征提取，可以将图像中的复杂信息转化为计算机能够理解和处理的形式，为后续的图像识别算法提供了关键的输入。
三、常用的特征提取方法在图像识别领域，常用的特征提取方法包括HOG特征、SIFT特征、SURF特征等。
HOG特征是一种基于梯度方向的特征描述子，它通过对图像进行梯度计算，提取出图像中的边缘和纹理信息。
SIFT特征是一种基于局部不变性的特征描述子，它通过检测图像局部极值点，并计算这些点的局部特征描述子，实现对图像的描述和匹配。
SURF特征是一种基于加速稳健特征的描述子，它结合了SIFT的优点，并采用了快速的特征提取算法，适用于大规模图像数据的处理。
四、特征提取在人脸识别中的应用人脸识别是图像识别技术中的一个重要应用领域，它利用计算机对人脸图像进行分析和识别，实现对人脸的识别和验证。
在人脸识别中，特征提取起着至关重要的作用。
通过对人脸图像提取出关键的特征信息，如人脸轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等部位的特征，可以实现对人脸的准确识别和验证。
特征提取方法可以帮助计算机理解人脸图像中的关键信息，为人脸识别算法提供了重要的输入。
五、特征提取在医学影像识别中的应用医学影像识别是另一个重要的图像识别应用领域，它利用计算机对医学影像进行分析和识别，实现对疾病和异常情况的诊断和预测。
在医学影像识别中，特征提取同样发挥着重要作用。
图像语义特征的提取与分析
学位论文作者签名：张好
日期：
2007 年 1 月 16 日
上海交通大学 学位论文版权使用授权书
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研究确定的针对风景人物类别的最佳特征hsv颜色直方图luv颜色聚合矢量tamura纹理特征的组合特征针对室内室外类别的最佳特征是改进的lab颜色矩luv颜色聚合矢量的组合特征针对建筑物风景类别的最佳特征是边界方向聚合矢量
上海交通大学 硕士学位论文 图像语义特征的提取与分析 姓名：张好 申请学位级别：硕士 专业：信号与信息处理 指导教师：李生红 20061201
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ABSTRACT
according to the feature’s information. It is also independent on the types of classifiers and distribution of labels. Therefore, this method based on Mutual Information has a strong popularity and practicability. Firstly, this thesis introduces current research trends, CBIR system architectures and key technical knowledge. The primary semantic image classification technologies and extraction methods of image features are also mentioned. Then, we extract features including color, texture and edge for landscape/human, indoor/outdoor, building/landscape classification problems. And intensive analysis of the discriminative skills about features based on MI values is given with the experimental results on large image databases. Furthermore, we select the most-discriminating features into a set. Then we do the experiment using classifier error and distance measurement to validate the feasibility of the new method using mutual information. The new method we proposed overcomes the defects of other methods. The application of the most-discriminating features based on our conclusion used to classify a kind of hierarchical image database indicates the importance and influence of the extraction and analysis of semantic image features, the accuracy of which reached 82.17%.
CBIR分类与优化方法
CBIR分类与优化方法内容概述：本文将讨论内容基于图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）分类和优化方法。
CBIR是一种通过图像的视觉内容特征进行检索的技术，而分类和优化则是CBIR系统中重要的组成部分，对于检索结果的准确性和效率起着至关重要的作用。
文章将介绍CBIR分类的概念和原理，并探讨几种常见的CBIR分类方法。
同时，文章还将讨论CBIR优化的方法和技术，以提高系统的性能和效果。
一、CBIR分类概述CBIR分类是指通过分析图像的视觉内容特征，将图像划分到不同的类别中。
CBIR分类的核心任务是从图像中提取有效的特征向量，并利用这些向量进行分类。
常见的图像特征包括颜色、纹理和形状等。
分类的结果可以用于图像检索、图像理解和图像分类等任务。
二、CBIR分类方法1. 基于颜色的CBIR分类方法基于颜色的CBIR分类方法是将图像中的颜色信息作为特征向量进行分类。
常见的颜色特征提取方法包括颜色直方图和颜色矩。
颜色直方图表示图像中各个颜色分量出现的频率，颜色矩则度量了颜色分量的分布情况。
2. 基于纹理的CBIR分类方法基于纹理的CBIR分类方法是将图像中的纹理信息作为特征向量进行分类。
常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）和局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）等。
GLCM通过分析图像中不同灰度级像素的空间关系来描述纹理特征，LBP则通过比较像素点与其邻域像素点的灰度值来描述纹理的局部变化。
3. 基于形状的CBIR分类方法基于形状的CBIR分类方法是将图像中的形状信息作为特征向量进行分类。
常见的形状特征提取方法包括边缘检测、轮廓描述和形状描述符等。
边缘检测可以提取出图像中物体的边界，轮廓描述则用来描述物体边界的形状特征，形状描述符则是通过数学方法将物体的形状特征转化为数值特征向量。
特征提取在图像识别中的应用(十)
在当今信息化社会，图像识别技术已经成为了人工智能领域中的一个热门研究方向。
图像识别技术的发展，离不开特征提取技术的应用。
特征提取是指从图像中抽取出能够表征图像内容的特征，以便进行后续的分类、检测、识别等任务。
本文将从特征提取的原理、方法和在图像识别中的应用等方面进行探讨。
一、特征提取的原理在图像识别中，特征提取是非常重要的一步，它决定了后续处理的效果。
特征提取的原理主要是通过对图像进行分析和处理，提取出图像中的关键信息，以便进行后续的分析和处理。
特征提取的关键在于如何选择合适的特征来描述图像，使得所提取的特征能够准确地表征图像的内容。
二、特征提取的方法特征提取的方法主要包括传统的手工设计特征和深度学习中的自动特征学习两种。
传统的手工设计特征是指根据图像的特点和应用需求，人工设计并提取出能够表征图像内容的特征。
这种方法的优点是易于理解和实现，但是需要耗费大量的时间和精力。
而深度学习中的自动特征学习则是通过神经网络等深度学习模型，自动学习和提取图像中的特征。
这种方法的优点是能够高效地学习和提取图像中的特征，但是需要大量的数据和计算资源。
三、特征提取在图像识别中的应用特征提取在图像识别中有着广泛的应用，例如人脸识别、目标检测、图像分类等。
在人脸识别中，特征提取可以提取出人脸图像中的关键特征点，以便进行人脸的比对和识别。
在目标检测中，特征提取可以提取出图像中的目标特征，以便进行目标的定位和识别。
在图像分类中，特征提取可以提取出图像中的语义特征，以便进行图像的分类和识别。
特征提取在图像识别中的应用还可以进一步扩展到其他领域，例如医学影像识别、智能交通系统等。
在医学影像识别中，特征提取可以提取出医学影像中的病灶特征，以便进行疾病的诊断和分析。
在智能交通系统中，特征提取可以提取出交通场景中的车辆和行人等目标特征，以便进行交通的监控和管理。
四、特征提取的挑战和未来发展虽然特征提取在图像识别中有着广泛的应用，但是在实际应用中也面临着一些挑战。
基于大规模图像检索的图像分析和分类技术研究
基于大规模图像检索的图像分析和分类技术研究随着互联网的普及和科技的发展，图像处理、图像分析和图像识别技术也不断地得到了提升与应用。
其中，基于大规模图像检索的图像分析和分类技术显得尤为重要。
大规模图像检索技术是一种能够获取海量图像信息并自动组织图像集合的技术，通常被称为CBIR（Content-Based Image Retrieval）技术。
CBIR技术在图像分类、图像识别以及图像搜索领域上具有广泛的应用。
在CBIR技术中，图像通常被表示为多维特征向量。
这个特征向量不仅包含着图像的低级特征，如颜色、纹理、形状等等，还包括了高层次的语义特征，如图像的类别及其属性等。
使用这些特征向量，我们就可以对图像进行分类和检索。
对于大规模图像集合的分类，我们可以通过一种叫做“聚类”（Clustering）的技术来实现。
聚类算法的核心思想是通过相似度计算将图像划分到不同的类别中，从而实现图像的分类。
对于大规模图像的检索，我们则可以通过另一种被称为“相似度搜索”（Similarity Search）的技术进行。
在相似度搜索中，我们先将查询图像表示为一个向量，然后通过相似度计算来寻找与之相似的图像。
图像分类和图像检索技术之间存在着密不可分的关系。
实际上，我们可以将图像分类看作是一种特殊的图像检索，即在预定义的类别中搜索与查询图像相似的图像。
在实际应用中，我们往往需要通过多种特征来描述图像。
例如，在图像分类中，我们不仅可以使用颜色、纹理和形状等低级特征，还可以加入诸如目标检测等高层次的语义特征。
这样一来，我们就能够更准确地描述和分类图像了。
然而，CBIR技术也存在着一些问题。
首先，由于特征向量的维度过高，图像检索的速度往往比较慢。
其次，在特定数据集合上，有可能存在着相似的图像被分成了不同的类别，或者不同的图像被划分到了同一类别中的问题。
针对以上问题，学者们提出了一些解决方案。
例如，可以通过将特征向量进行降维或者使用一些快速的检索算法来提升检索的速度；或者通过引入一些新的约束条件或者协方差矩阵等技术来避免上述分类错误的问题。
基于算法的大规模图像检索技术研究
基于算法的大规模图像检索技术研究在当今数字化时代，大规模图像数据的生成、处理与管理得到了空前的发展。
其中，图像检索技术的研究成为了热点话题之一。
而基于算法的大规模图像检索技术便是其中的重要研究方向。
本文从基本概念、现状分析和未来趋势三个方面探讨该技术的研究现状以及其未来发展方向。
一、基本概念基于算法的大规模图像检索，简称CBIR（Content-Based Image Retrieval）。
它是指利用图像本身的视觉特征进行检索，无需标注或手动注释。
该技术的关键技术包括图像特征提取和相似度计算。
图像特征提取涉及到几何、颜色、纹理、形状、语义等多个方面，相似度计算则通常采用欧几里得距离、余弦距离等多种方法。
相比于基于关键词的检索技术，CBIR技术具有更高的自动化性和准确性，能够更好地满足用户的实际需求，因此在图像检索领域得到了广泛应用。
目前，CBIR技术已应用于安防、医疗、娱乐等多个领域，越来越成为图像管理和信息检索领域的重要技术。
二、现状分析1.图像特征提取算法的发展CBIR技术的关键技术之一是图像特征提取，其目的是将图像转化成具有较好可比性的特征向量。
随着深度学习技术的发展，深度卷积神经网络（CNN）已成为图像特征提取的主流方法。
通过训练，在人工神经网络中提取出数以万计神经元的特殊“过滤器”，以对输入图像进行卷积处理，得到更丰富的图像特征。
2.相似度计算算法的发展CBIR技术的另一个关键技术是相似度计算，其目的是根据提取出的特征向量计算出图像之间的相似度。
目前，常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦距离、汉明距离等。
而最近几年来，深度度量学习也在相似度计算中得到了广泛应用。
这种基于深度学习的相似度计算方法能够学习到更加鲁棒和效果优异的相似度计算。
3.大规模图像检索技术的应用当前，CBIR技术得到了广泛的应用，涵盖了从工业制造到娱乐媒体等领域。
其中，互联网企业在大规模图像检索方面的应用最为明显，如谷歌、百度、腾讯等公司均涉足此领域。
简析图像检索系统中的CBIR技术
图书馆现代技术应用 贵图学刊2010年第2期简析图像检索系统中的CBIR技术陈剑雄 张 蓓(集美大学诚毅图书馆,福建厦门361021)摘 要 基于内容的图像检索技术是新一代多媒体计算机的核心技术,也是建立数字图书馆的关键技术。
文章介绍制约CB I R技术发展的五种关键技术:分类存储、图像的特征提取、图像特征索引技术、图像相似度度量、相关的反馈机制。
最后,对CB I R技术存在的缺陷进行分析。
关键词 数字图书馆;图像检索;CB I R;T BIRAnal ysis on CBIR Technologies i n I m age Retrieval Syste mChen Jianx iong Zhang Be i(Chengy i L ibrary of Ji m ei U niversity,X ia m en,Fu jian,361021)Abstract:Content-based i m age retrieva l technology is t h e core tec hno l o gy o f ne w generati o n o fm u lti m ed-ia co mpu ter,as w ell as t h e key technology o f dig ital lib rary constr uction.This paper i n troduces five keytechno l o g ies that constra i n the developm en t of CB I R,i n c l u d i n g:classifica ti o n storage,i m age feature ex-traction,i m age fea t u re index ing,i m age si m ilarity m easure m ent and re l e vance feedback m ec han is m.It also analyzes the ex isti n g defects of CBI R techno l o g i e s.Key w ords:d i g ital li b rary,i m age retrieva,l CB I R,TB I R1 引 言近年来,随着计算机技术、网络技术和数字化技术的发展,以声音、图像、视频等为主要信息资源的数字图书馆因其直观形象的多媒体信息备受人们的青睐,发展趋势越来越快。
用于CBIR的图像颜色和纹理特征提取的开题报告
用于CBIR的图像颜色和纹理特征提取的开题报告一、研究背景和意义随着数字图像的快速发展，图像信息的获取和处理变得越来越重要。
图像检索是利用计算机技术对图像进行语义分析和获取的过程。
基于内容的图像检索（CBIR）是图像检索中的一个重要分支，它是通过对图像的特定属性，如颜色、纹理等进行描述和匹配，来实现对图像的检索和分类。
在CBIR中，图像特征的提取是关键步骤之一，准确的特征提取可以大大提高检索的效率和准确性。
而颜色和纹理特征作为图像的基本视觉特征，被广泛应用于CBIR 中。
本课题研究将在传统的颜色和纹理特征提取方法的基础上，利用新的图像特征提取方法和算法，提高CBIR系统的检索效率和准确性，为图像检索技术的发展做出贡献。
二、研究内容和目标本课题研究的内容主要包括：CBIR系统的设计和实现、图像颜色和纹理特征的提取算法研究、基于神经网络的图像特征提取方法研究、特征融合算法研究等方面。
本课题的目标是：1. 实现一个高效、准确的CBIR系统，具有良好的用户界面和搜索性能。
2. 提出一种基于卷积神经网络的图像颜色和纹理特征提取算法，该算法具有高效、准确等优点。
3. 提出一种特征融合算法，将不同特征提取方法得到的特征进行融合，提高CBIR系统的检索效率和准确性。
三、研究方法和步骤本课题采用的研究方法主要包括：问题分析法、文献调研法、实验分析法等。
本课题的步骤大致如下：1. 对CBIR系统进行需求分析，确定系统的功能、性能等方面的要求。
2. 综合研究图像颜色和纹理特征提取算法的理论和实践应用，分析不同算法的优劣。
3. 提出基于卷积神经网络的图像特征提取算法，并进行实验验证。
4. 提出一种特征融合算法，并进行实验验证。
5. 对CBIR系统进行设计和实现，开展实验测试，对系统的性能进行评估和优化。
四、预期成果和意义本课题预期具有以下成果和意义：1. 实现一个高效、准确的CBIR系统，具有优秀的用户界面和搜索性能。
快速图像检索的研究与应用
快速图像检索的研究与应用随着数字化时代的到来，图像数据以惊人的速度增长，为人们生活和工作带来了便利。
然而，如何快速有效地从大量图像中找到所需信息，成为了一个越来越重要的问题。
为此，快速图像检索技术应运而生。
快速图像检索（Content-based image retrieval，CBIR）是一种利用图像的内容特征进行图像检索的技术。
相较于传统的基于文本或标签的图像检索，CBIR具有不需要人工标注、检索效率高、搜索准确率高等优点。
因此，CBIR已经广泛应用于许多领域。
一、技术原理CBIR技术主要是基于图像的视觉特征进行检索。
常用的特征有颜色、纹理、形状、面积、轮廓等。
这些特征通过数学模型转化成向量的形式，并与数据库中已有的图像进行相似度计算，从而找到最符合条件的图像。
其中，颜色特征是CBIR技术中最为常用的特征之一。
颜色取决于光源的色温，同时又受到许多因素如重影和色彩配合的影响。
在CBIR中，常用的颜色空间有RGB、HSV、LAB等。
这些颜色空间所表示的颜色是基于不同的颜色模式，例如RGB是基于原色分量模式，HSV基于色相、饱和度和亮度模式，LAB则基于感知性模式。
另外，纹理特征也是CBIR技术中重要的特征之一。
纹理代表了图像上重复出现的小型结构。
纹理特征计算通常会在不同尺度、不同方向和不同的模板下进行。
常用的纹理特征有灰度共生矩阵（GLCM）、Gabor小波等，取决于其所关注的纹理特征。
上述特征计算完成后，需要通过高效的相似度匹配算法进行图像检索。
从诸多相关算法中，利用欧几里得距离、余弦相似度等进行相似度匹配的方法较常用。
二、应用领域CBIR已经被广泛应用于医学影像、卫星影像、证据分析、审查证据等许多领域。
下面以医学影像为例说明其应用。
（一）医学影像检索医学影像是目前最常见的使用CBIR技术的领域之一。
医学图像特殊之处就在于医学图像所包含的信息较为复杂，同时还有医学上患者的信息需求。
通常，CBIR技术按照患者的性别、年龄、病种、症状等信息，自动搜索数据库中最为匹配的影像，并完全自动化地生成相关报告和数据分析结果。
CBIR关键技术研究 (1)
Abstract: In this paper, we survey the recent techniques of CBIR from the two key issues: image feature extraction and image feature matching, and compare different technologies.Then we discuss the technical achievements of image retrieval in compressed domain. F-i nally, some promising research directions are suggested. Key words: Conten-t Based Image Retrieval( CBIR) ; Image Retrieval in Compressed Domain; MPEG-7
行了筛选, 缺点是需 要人工干 预。近年来, 基于区 域的图像检 索方法已经成为基于内容的图像检索的一大研究热点。
( 4) 频谱法 。它借 助于频 率特性 来描述 纹理特 征, 包括傅 里叶 功 率 谱 法[ 15] 、Gabor 变 换[ 14] 、塔 式 小 波 变 换 ( Pyramid Wavelet Transform, PWT ) [11] 、树 式 小 波变 换 ( Tree Wavelet Transform,TWT) [ 11] 等方 法。Manjunath and M a[ 14] 实验 指 出, Gabor 特 征提供了最佳的模式检索精度, 检索性能优 于 TWT 和 PWT , 略 微优于 MRSA, 缺点是计 算速 度慢, 其 旋转 不变 性和 尺度 不变 性仍有待讨论。
图像纹理特征及其在CBIR中的应用
第15卷第2期2003年2月计算机辅助设计与图形学学报JO U RNAL OF COM PU T ER -AI DED DESIGN &COM PU T ER GRA PHI CS V ol.15,No.2Feb.,2003图像纹理特征及其在CBIR 中的应用万华林1) Morshed U.Chow dhury 2) 胡 宏1) 史忠植1)1)(中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 北京 100080)2)(School of Computing and M athematics,Deakin U niversity -M elbourne Campus,M elbourne Victori a 3125)摘要 基于内容的多媒体信息检索是当前世界的研究热点,然而在图像内容表示及其相似性度量这两个关键问题上取得的进展还不能令人满意.通过深入研究纹理的本质和人类视觉系统的特性,结合M PEG -7标准提出的图像内容描述子概念,提出一种新的谱方法来描述图像的纹理特征,并将其应用于图像内容的表示和检索.在此基础上,讨论了图像的颜色描述子和相似性度量策略,并给出了实验结果和性能评价.关键词 CBIR;M P EG -7;图像内容描述子;纹理谱;相似性度量中图法分类号 T P391Texture Feature and Its Application in CBIRWan H ualin 1) Morshed U.Chow dhury 2) H u Hong 1) Shi Zhongzhi1)1)(L aboratory of I ntelligent Inf or mation Proce ssing ,Institute of Comp uting Technology,Chinese Academy o f Sciences,Beij ing 100080)2)(School of Comp uting and M athematics,Deakin Univ ersity-M elbour ne Campu s,M elbou rne Victoria 3125)Abstract Content -based image retrieval (CBIR)has been an active research area,how ever,the achievements in image representation and sim ilarity measurement are not satisfy ing.After going deep into the nature of imag e tex ture and human vision system,incorporating the concept of image content descriptor proposed by MPEG -7,w e propose a new tex ture spectrum to describe the tex ture feature of images.Moreover,w e discuss color descriptor,image similarity scheme,and the com bined color and texture descriptor.Experiment results and evaluation are illustrated.Key words CBIR;MPEG -7;image content descriptor;texture spectrum;similarity measurement原稿收到日期:2001-11-13;修改稿收到日期:2002-03-14.本课题得到国家自然科学基金(69790080)资助.万华林,男,1974年生,博士,主要研究方向为基于内容的多媒体信息检索、图像处理、分析、模式分类与识别等.Morshed U.Chowdhury ,男,博士,主要研究方向为多媒体同步、图像检索等.胡 宏,男,1962年生,副研究员,主要研究方向为图像处理、神经计算和模式识别等.史忠植,男,1941年生,研究员,博士生导师,主要研究方向为人工智能、数据挖掘、多媒体信息检索等.1 引 言随着多媒体计算和通信技术的飞速发展,多媒体(包括图像、视频等)数据规模急剧增长,如何帮助用户快速准确地找到感兴趣的图像或视频已成为一个迫切需要解决的问题.针对这一问题,人们提出了基于内容的图像检索(Content -Based Image Re -trieval,CBIR)方法,其目的是提供在没有人类参与的情况下能自动识别或理解图像重要特征的算法.决定CBIR 性能的两个最重要的问题是:(1)如何利用图像的低级可视特征(如颜色、纹理、形状等)有效地表示图像的内容.(2)如何度量图像的相似性.目前,绝大多数关于基于内容检索的研究工作都是围绕这两个问题展开的[1-4],研究人员力求找到一种能利用图像低级可视特征有效地表示图像内容,并能有效地计算图像相似性的方法,但是效果并不是很理想.图像内容的表示一直困扰着图像理解和计算机视觉领域的研究者,为了实现对图像内容的存取、访问和检索,文献[5-6]介绍了MPEG -7,提出了图像内容描述子的概念,如颜色描述子、纹理描述子、形状描述子等,它们的性能直接影响CBIR 的性能.但现在还没有一种有效的内容描述子.为了激励全世界的研究者提出更好、更有效的图像内容描述子,M PEG -7标准没有给出具体的特征描述子提取算法.目前,人们已经提出了各种各样的图像颜色、纹理、形状描述子[4-6],但仍然不理想.颜色特征,特别是颜色直方图(或称为颜色谱)因其简单有效的性能而在大多数CBIR 系统中得到应用,我们是不是也能用一种类似颜色谱的纹理谱方法来描述图像的纹理呢?出于这些考虑,刘继敏提出了图像特征谱的概念,并指出了图像特征谱表示图像内容的优越性[7].本文在此基础上提出一种新的纹理谱表示方法,其主要思想是通过刻画图像像素点邻域灰度的变化来描述图像的纹理特征,该方法不但能有效地刻画邻域内像素点灰度的变化,而且能很好地描述图像的粗糙程度.2 图像纹理谱图像纹理反映的是图像的一种局部结构化特征,具体表现为图像像素点某邻域内像素点灰度级或者颜色的某种变化,而且这种变化是空间统计相关的,它由纹理基元和基元的排列两个要素构成[8],如图1所示.在20世纪70年代初期,Haralick 等提出了纹理特征的共生矩阵表示[9].首先根据像素间的方向和距离构造一个共生矩阵,然后从共生矩阵中抽取适当的统计量作为纹理表示,但用共生矩阵提取的纹理性质缺少视觉相似性.20世纪90年代初期,在引入小波变换并建立它的理论框架后,许多研究者开始研究在纹理表示中使用小波变换.Manjunath 等评价了各种小波变换[10],他们发现Gabor 小波变换最符合人类的视觉特征,缺点是提取图像的Ga -bor 纹理计算量很大,不能满足海量图像检索系统的实时性要求.针对上述纹理描述方法的不足,本文结合纹理的本质定义和文献[11]提出的纹理谱概念,提出了一种新的图像纹理谱描述方法.为了刻画图像像素点在某邻域内的灰度变化,我们考虑像素点的3 3邻域,如图2所示,其中I i (i =0,1, ,8)表示图像在该像素点处的灰度,I 4所在位置为中心点.对于24位RGB 彩色图像,可以用公式(1)将其转换为灰度图像.I =0.299R +0.587G +0.114B(1)如果将像素点的灰度V i 看作纹理基元,并用二进制序列V i (i =0,1, ,7)来刻画邻域内像素点的灰度沿水平方向的变化情况,即基元的排列,则V i 可定义为V i =0, if |I i -I i +1| T I1, otherw ise(2)其中,T I 为正的阈值常数(实验中取T I =2).从式(2)容易看出,本文的方法注重像素灰度的显著变化,这符合人类视觉对图像纹理的感知.因为与绝对灰度值比较,人类视觉系统对灰度的变化更为敏感 .另外,式(2)表明,iV i 越小,即 0 的个数越多,意味着该像素所在的邻域越光滑.为了刻画图像的纹理谱分布和图像的光滑度(或粗糙度),并易于计算和理解,我们将二进制序列V i (i =0,1, ,7)作进一步处理,记l T =7i=02i V i(3)这时l T 即可唯一地表示图像在此像素点处的纹理模式,即像素灰度在此3 3邻域中的变化状况.根据式(3)易知,l T 的取值范围为[0,1,2, ,255],统计图像各像素点的纹理在值l T 处的分布,就可以得到图像的纹理谱.假设用T (i,j )表示图像在像素点I (i,j )处的纹理值l T ,h [k](k =0,1,2, ,255)表示图像的纹理谱,则有196计算机辅助设计与图形学学报2003年作者曾经用类似于式(2)的方法比较邻域像素的灰度和中心像素的灰度,虽然也可以得到类似的结果,但效果不如沿水平方向好.h[k]= m-1i=0n-1j=0f(i,j)m n(4)其中,f(i,j)=1,if T(i,j)=k0,otherwise,m,n分别为图像的高度和宽度.容易看出, 255i=0h[k]=1 0.另外,从式(2)可以看出,二进制序列V0V1 V7中 0 的数目在一定程度上代表了图像在该邻域内的光滑度,如果用TN表示二进制序列V0V1 V7中 0 的数目,则TN= 7i=0(1-V i)(5)显然,TN的取值范围是[0,1, ,8],用类似于式(4)的方法统计图像各像素点的粗糙度TN在区间[0,1, ,8]的分布,就可以有效地刻画整幅图像的粗糙度.实际上,从二进制序列V0V1 V7还可以推导出其它更多的统计特征,例如,包含一定空间信息矩特征等等.与一般的纹理表示方法相比较,本文提出的纹理表示方法的主要特点是:(1)通过比较邻域内像素点灰度的变化来刻画像素点的纹理,而不是常用的绝对灰度值,这更符合人类对纹理的感知,即纹理是图像像素灰度的某种变化;(2)本文提出的纹理谱表示方法能有效地刻画图像的粗糙度;(3)本文方法得到的是像素点的局部纹理信息,这使获得图像的纹理谱成为可能.与文献[11]提出的纹理表示方法相比,(1)文献[11]的刻画策略是:如果邻域像素点的灰度比中心点的灰度小,V i=0;如果相等,V i=1;如果大,则V i=2.显然,这种描述方法对灰度的变化过于敏感,而且不能刻画像素点邻域的粗糙度,而本文的纹理谱表示方法注重像素灰度的显著变化,更符合人类视觉对图像纹理的感知;(2)本文提出的纹理谱表示方法将像素点纹理模式的数目从6 561降到了256,从而极大地降低了计算时间和空间复杂度,使得纹理谱特征在基于内容的多媒体信息检索中的应用成为可能.3 图像表示与相似性度量颜色特征计算简单而且有效,从而在基于内容的检索中得到广泛研究和应用.当前MPEG-7草案采用的颜色描述子主要包括三类方法:直方图描述子,主颜色描述子和颜色分布描述子[6-7].本文采用文献[8,12]介绍的基于主观视觉感知的颜色量化算法,它既能描述颜色直方图特征,又能刻画颜色的空间分布.其主要思想是将H,S,V三个分量按照人的颜色感知进行非等间隔的量化,这种量化方法的优点表现在:(1)由于同时考虑了H,S,V三个分量的非等间隔量化,使得量化结果更接近人类视觉对颜色的感知;(2)将视觉近似的颜色合并在一起,从而避免了其他颜色量化方法的色彩冗余问题.某一种类型的低层可视特征(如颜色,纹理,形状等)不足以准确地表示图像的内容.除了纹理谱描述子,本文还集成了图像的颜色描述子,也就是说,将该图像表示为由颜色和纹理描述子组成的高维向量.现在的问题是:如何利用图像的特征向量度量图像之间的相似度?本文采用如下策略,假设已知查询图像Q和库中候选图像X的向量表示,则它们的相似度S(Q,X)=w text ure S text ure(Q,X)+w color S color(Q,X)(6)其中,S tex ture和S color分别表示两幅图像关于特征纹理和颜色的相似度,w texture,w col or分别为其权重.对于图像颜色的相似性,本文采用欧氏距离[8],而对于纹理的相似度计算,本文采用Cosine距离度量S text ure=256i=1h x[i] h q[i]256i=1(h q[i])21/2256i=1(h x[i])21/2(7)其中,{h x[i]},{h q[i]}(i=1,2, ,256)分别为查询图像Q和库中候选图像X的纹理谱.4 实验结果及评价本文提出的图像纹理谱描述子已经在基于内容的多媒体检索系统M IRES中得到实现,该系统环境:Intel PIII800,Window s2000,256M内存.系统测试图像库中的图像都是普通的自然图像,大多数来自 Corel Im age Gallery ,总共有20多万幅.为测试本文的纹理描述子的性能,并提供实验数据,我们按照图像库的初始分类从中挑选了23个语义类(花、鸟、山、工具、建筑物、风景等),共7864幅.对图像库中的图像没有进行任何预处理(如去噪声、归一化等),对于图像库中每一幅图像,用本文方法提取并存储图像的纹理描述子(纹理谱256维,纹理粗糙度9维)和颜色描述子(108维).每一次检索,M IRES系统返回100幅最相似的图像,并按照相似度的大小排序.如果系统返回的1972期万华林等:图像纹理特征及其在CBIR中的应用图像和用户提供的示例图像属于同一个语义类,例如,查询图像为鸟,返回的图像也为鸟,就认为是一个正确的匹配.图3所示为M IRES 系统的图像检索界面及部分检索结果,检索界面的左上角为用户提供的查询图像,右边是系统返回的检索结果.实验时,我们从其中的8个图像类中随机地选取40幅测试图像,每个类5幅.测试图像类别如表1所示.表1 系统性能测试使用的图像类别及编号编号12345678类别花山鸟建筑物时装国画工具邮票通常,CBIR 的实验结果用查准率和查全率这两个指标来评价,查准率定义为p recision =a/(a +b),查全率定义为recall =a/(a +c ).其中,a 为系统返回的图像中满足条件的图像数目,b 为系统返回的图像中不满足条件的图像数目,c 为满足条件但系统未返回的图像数目.本文仅采用平均查准率(Precision )这个指标来评价本文的图像检索算法,实验数据如表2所示,而没有计算系统的查全率,这是因为查全率与系统返回图像的数目有关,M IRES 系统的测试图像库较大,每个语义类中所包含的图像数目远远超过100,因此统计系统的查全率很困难.我们在实验中发现,对于一些具有显著语义特征的图像类,本文的纹理谱特征具有很好的分类性能,如山、建筑物、国画、工具等.对于山,它们拥有的共同特征是蓝天和波浪形的山脊;国画拥有相似的颜色基调和相似的纸质纹理等.对于语义目标不突出、背景比较复杂的图像,系统的效果相对要差一点,例如在自然环境中拍摄的鸟类和时装图像,即使这样,系统的平均查准率仍然能达到50%以上.表2中的数据说明返回的图像越少,检索的准确性、相关性越高.表2 系统对于不同语义类的平均查准率图像类别A vg -P(15)Av g -P (30)A v g -P (100)花0.7330.70.75山0.9330.80.76鸟0.7670.70.59建筑物0.8670.90.82时装0.7670.6170.495国画0.9860.9330.86工具0.9170.8330.69邮票0.7460.7220.68注:图中所示的分别是系统返回15,30,100幅图像的平均查准率实验中采用相同的测试环境,对颜色描述子结合Gabor 纹理描述子,以及仅仅用颜色描述子[8],与本文提出的纹理谱描述子方法进行了对比实验.实198计算机辅助设计与图形学学报2003年验数据如图4所示,由图4可以看出,结合本文的纹理谱描述子和颜色描述子的图像特征表示具有很好的分类性能,检索准确率比文献[13]的方法平均高18.2%,比文献[8]的实验数据提高35%以上.实际上,提取图像的Gabor 纹理特征非常耗时,实验中,提取一幅835 835彩色自然图像的纹理特征时,提取本文的纹理谱特征用时1.3 s ,而提取Gabor 纹理用时125.7 s.基于内容的信息检索系统对反应速度要求很高,对于管理、存储和检索大规模的图像库,Gabor 纹理显然是不合适的.提取图像Gabor 纹理的源代码可以从http://w ww /texture/softw are/feature/下载.5 结 论本文提出了一种新的图像纹理谱表示方法,该方法的主要优点:通过比较邻域内像素点灰度的变化来刻画像素点的纹理,而不是常用的绝对灰度值,使得提取图像的纹理谱特征成为可能;注重邻域内像素灰度的显著变化,能有效地刻画图像的粗糙度.这些特点都说明本文的纹理谱描述子和人类视觉对图像纹理的感知是一致的.为了测试本文纹理谱描述子的有效性,将其应用于CBIR ,大量的实验数据证明:本文的纹理谱方法作为图像纹理描述子具有很好的分类性能.参 考 文 献[1]Flichner M ,et al .Query by image and video content:T he QBIC system[J].IEEE Computer,1995,28(9):23~32[2]Pentland A P,Picard R,et al .Photobook:Content -based ma -nipulation of image databases [J ].Journal of Computer 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刑侦图像检索中的特征提取及相似性度量
刑侦图像检索中的特征提取及相似性度量
刘颖;黄源;高梓铭
【期刊名称】《西安邮电学院学报》
【年(卷),期】2014(019)006
【摘要】为分析比较基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)系统中各环节算法在应用于刑侦现勘(criminal scenes investigation,CSI)图像数据库时的有效性,在CBIR系统中,使用颜色特征-HSV直方图、纹理特征-三层小波分解统计特征和颜色纹理的融合特征作为特征提取算法,以欧氏距离和街区距离作为相似性度量分别在CSI图库中进行仿真测试.在COREL图库中进行类似测试,并以查准率作为有效性的衡量标准进行对比.结果显示,在CSI库中,使用颜色特征有相对高的查准率,但CSI库的平均查准率均低于COREL库,此外使用街区距离可获得较高的查准率,这表明,因CSI数据场景复杂及目标多有损毁,现有图像特征提取算法有效性低,而作为相似性度量算法,街区距离相较于欧氏距离能更好地表示CSI图像间的相似性.
【总页数】6页(P11-16)
【作者】刘颖;黄源;高梓铭
【作者单位】西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7
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基于内容的图像检索（CBIR）中图像颜色特征提取方法的研究和改进
基于内容的图像检索（CBIR）中图像颜色特征提取方法的研究和改进杨光皓;霍智勇;梁雨;郭云仙【期刊名称】《电脑知识与技术》【年(卷),期】2014(000)011【摘要】The paper presents a method for image retrieval with the aid of image segmentation. This method is based on color distribution histogram and uses the HSV color model which is consistent with human visual. With the help of MeanShift Algo-rithm,we use quadtree to divide the image and extract the main color,which is helpful for us to get the distribution of color his-togram. Last but not least we use the EMD algorithm to measure the distance between images ,so that we can implement the im-age search.%该文给出了一种基于颜色分布直方图借助四叉树图像分割进行图像检索的方法，该方法使用与人类视觉感知相符合的HSV颜色模型，通过构造四叉树借助MeanShift算法对图像进行分割，提取出特征颜色，得到颜色分布的直方图。
最后利用EMD算法衡量图像与图像之间的距离，实现图像的搜索。
【总页数】6页(P2642-2646,2648)【作者】杨光皓;霍智勇;梁雨;郭云仙【作者单位】南京邮电大学教育科学技术学院，江苏南京210046;南京邮电大学教育科学技术学院，江苏南京210046;南京邮电大学计算机学院/软件学院，江苏南京210046;南京邮电大学教育科学技术学院，江苏南京210046【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.浅谈DIP在视频点播技术中的应用——基于内容的颜色特征图像检索系统 [J], 王丽娟2.基于内容图像检索中的颜色特征描述 [J], 胡必鑫3.局部颜色特征在基于内容的图像检索中的应用 [J], 刘毅;张明4.图像检索中颜色特征提取方法的研究 [J], 侯方;姜秀华5.基于颜色特征的改进图像检索算法 [J], 李建华;刘明生;王学军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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第26卷 第1期延安大学学报(自然科学版)Vol .26, No .1 2007年3月Journal of Yanan University (Natural Science Editi on )March . 2007C B I R 中图像综合特征向量的提取及其应用3刘 军1,2,耿国华1,赵 维3,任治斌2(1西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710069;2渭南师范学院应用数学研究所,陕西渭南714000;3渭南师范学院计算机科学系,陕西渭南714000)摘要:针对传统图像检索技术依赖图像单一视觉特征的不足,通过对图像单一特征向量的归一化处理获取图像综合特征向量,并采用加权欧氏距离进行图像相似性度量,再结合基于综合特征向量的相关反馈算法,可取得较理想的图像检索效果。
关键词:图像检索;特征提取;综合特征向量;相似性度量;加权欧式距离;相关反馈中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:10042602X (2007)0120017204 CB I R (Content based i m age retrieval )是一种利用图像的颜色、纹理、形状和语义等特征进行图像检索的技术,其原理如图1所示.图1 基于内容检索的过程但传统的基于内容检索存在以下不足:(1)高层语义和图像底层特征之间存在很大差异;(2)检索过程无法体现个人感知的主观性[1].尽管基于颜色、纹理、形状、空间层次等单一特征的检索算法已经取得了一定的成果,但由于其主要基于图像的部分属性,因而都有相当的局限性[2].本文提出:通过对图像单一特征向量的归一化处理可获取图像综合特征向量,并采用加权欧氏距离作为图像相似性度量依据,再结合相关反馈技术,可取得比传统检索算法更理想的检索效果.1 图像综合特征向量的提取方法1.1 图像检索模型设图像目标模型[324]为O =O (D,F,R ),(1)其中D 为原始的图像数据,F ={f i }是一系列低层的视觉特征,R ={r ij }是一组对所给定特性f i 所采用的描述方法.一个图像模型O =O (D,F,R )与一组相似性测量M ={m ij }相结合,可用来描述CB I R 模型:(D,F,R,M ),如图2所示.模型中,Query 为提供给用户的示例图像,Ob 2ject 代表系统查询后返回的图像;f i 表示检索系统所用的图像特征,如若采用颜色和纹理特征则W 1和W 2分别代表颜色和纹理在检索算法中所占的比3收稿日期:20061110基金项目:国家自然科学基金(60271032),渭南师范学院重点基金(06YKF009)作者简介:刘军(1973),男,陕西渭南人,西北大学研究生,讲师。
重;r ij 代表的是各特征的具体计算方法,如颜色特征的累加直方图、颜色矩等,纹理特征的灰度共生矩阵、小波系数等,W ij 为其相应的权值;W ijk 则表示各具体算法中特征空间各维数的权值.图2 基于内容图像检索模型1.2 图像特征向量的归一化处理在实际的图像检索中,仅仅依靠单一的视觉特征效果往往不够理想,同一特征向量内部不同特征分量的幅度变化较大,而且不同特征分量的物理意义也不同,相似距离的可比性差.因此,不仅需要对特征向量内部的特征分量进行归一化处理,还需要对不同的特征向量也进行归一化处理[5].这样,既能保证不同的算法在加权中处于平等的地位,又能保证不同的特征向量在进行检索时具有相同的作用.1.2.1 内部归一化由于特征向量内不同的特征分量的幅度变化可能较大,因而应对其进行内部归一化,从而使特征向量内部各分量在相似度量时具有相同的地位.将特征向量记为:F =[f 1,f 2,…,f N ],N 为特征元素的个数.用I 1,I 2,…,I M 代表图像库中的M 幅图像,对于图像I i ,其相应的特征向量记为:F i =[f i 1,f i 2,…,f i N ].这样,由图像数据库中的M 幅图像,就可以得到一个M ×N 的特征矩阵F ={f i,j },其中f i,j 是F i 的第j 个特征元素.F 的每一列是长度为M 的特征序列,计算其均值m j 和标准差σj ,然后利用公式(2)就可以将原序列归一化为N (0,1)分布的序列.f i,j =f i,j -m jσj(2)1.2.2 外部归一化由于不同算法得到的基本视觉特征的物理意义不同,其范围的差别比较大,相似距离之间的可比性差,因此在检索时应对不同的特征向量进行归一化处理,目的是使综合特征的各个特征向量在相似距离计算中的地位相同,外部归一化的实质是对图像库中所有图像之间的相似距离进行归一化.设一个n 维的特征向量为F =[f 1,f 2,…,f n ],用I 1,I 2,…,I n 表示图像库中的图像,则对其中任意一幅图像I i ,其特征向量为F i =[f i 1,f i 2,…,f in ],对其进行归一化的步骤如下[5]:(1)计算图像数据库中任意两个图像I,J 所对应的特征向量F i ,F j 之间的相似距离:D ij =dis tan ce (F i ,F j )i,j =1,2,…,m 且i ≠j(3)(2)计算由(3)式计算的m (m -1)/2个距离值的均值m D 和标准差σD .(3)对查询图像Q 计算其与图像数据库中每个图像的距离D i Q ,记为:D 1Q ,D 2Q ,…,D m Q .(4)对D 1Q ,D 2Q ,…,D m Q .按式(4)进行高斯归一化:D ni,j =f i,j -m jσj(4)(5)按式(5)进行线性变换,将其变换到区间[-1,1]:D ni Q =[D i Q -m Q3σQ +1]/2(5)2 图像的相似性度量方法在图像检索的过程中,检索系统根据相似性度量算法计算图像查询特征与特征库中对应的每组特征的相似程度,并把所得匹配图像序列根据相似性排序后返回给用户.因此,选用适合的图像相似性度量方法对图像检索系统非常重要.本文选用加权欧几里德距离(Euclidean D istance )函数法.假设示例图像直方图用G (g 1,g 2,…,g N )表示,数据库中的目标图像直方图用S (s 1,s 2,…,s N )表示,将它们看作欧氏空间中两点间的距离[6]:Ed (G,S )=(ρNi =1(g i -s i )2)(6)81延安大学学报(自然科学版)第26卷 将其规范并简化,并按“1”为完全相似,“0”为完全不相似来确定两个图像的相似性,则可描述为:S i m (G,S )=1N ρNi =1(1-|g i -s i |max (g i ,s i ))(7)其中N 为颜色级数,g i Ε0,s i Ε0.从(7)式中可以看出,如果S i m 靠近1,则说明两幅图在颜色上相似;否则,则不相似.如果对其中的某些颜色有重要程度的区别,可用权重因子W j (0ΦW j Φ1,j =1,2,…,N )来描述,则上式就变为:S i m (G,S )=1N ρNi =1{W i ・(1-|g i -s i |max (g i ,s i ))}(8)由于0ΦW j Φ1,,它的引入反而会导致Si m (G,S )的值下降,无法反映出直方图中重要成分在相似性中的地位.因此,将其做如下调整:从N 个颜色值中选取L 个最大的单元值进行求和平均,即:S i m (E,S )=1L ρLk =1W k (1-|e k -s k |max (e k ,s k ))(9)利用这个权重公式,再利用直方图的性质及相似性方法,就可以确定重要特征和特征的组合.例如,可以做“寻找某一背景”、“寻找某一前景”、“A 图像的背景,B 图像的前景的组合的图像”等查询.3 一种基于综合特征向量和相关反馈技术的CB I R 算法基于内容的图像检索技术中所抽取的图像特征大都是图像的底层视觉特征,它不能辨别出图像中所包含的物体,最终判定两个图像是否相似取决于用户;而基于综合特征向量和相关反馈技术的图像检索算法不仅能改善基于单一视觉特征的CB I R 的不足,而且图像检索过程可修改查询策略,增强了图像检索的自适应功能.3.1 算法思想通过对用户提供的样本图像特征进行特征向量的归一化处理,获得图像的归一化综合特征向量,并以综合特征向量的加权欧氏距离作为相似性度量依据,检索系统根据加权欧氏距离的相似性度量方法,针对样本图像特征及图像库中的图像特征,检索出一组相似程度从高到低的列表.用户可在该列表上选择一组符合检索意图的反馈图片(+)和一组不符合检索意图的反馈图片(-),并提交检索系统[728].检索系统根据用户提交的信息来优化匹配方案,采用移动查询向量或调整距离测度策略,更新权值,提交用户更新的检索结果.3.2 算法实现(1)样本图像预处理(增强分辨率,去噪等),设置相关反馈的最大循环次数MAX .(2)初始化循环计数参数Count =0.(3)对样本图像进行基于颜色、纹理、形状、空间等单一视觉特征进行分解并量化,提取出各单一特征的特征向量.(4)分别对于单一特征向量进行内部归一化,再对所有的单一特征向量进行外部归一化处理,得到归一化的综合特征向量.(5)调用相似性匹配算法,根据用户需求依次找出最相近的图像个数为N H ,按相似程度排序返回给用户.(6)置Count =Count +1,如果Count >=MAX,则退出检索,否则,继续检索.(7)用户按当前反馈的五个层次S i :S 1=3表示高度相关,S 2=1表示相关,S 3=0表示无法判断(即不做判断),S 4=-1表示不相关,S 5=-3表示高度不相关,得出检索图片与样本图片的相关程度.(8)判断结果反馈回系统.(9)根据相关反馈策略更新权值,亦即特征调整.(10)重复上述(3)-(9)步,直至用户满意或放弃退出为止.为减少反馈次数,检索系统可设计为无须用户对图像进行标注.在检索系统第一次返回给用户检索结果后,如果用户对其中的一幅图像更感兴趣,只需直接点击就可进入以该幅图像为样本的下一轮检索.这样,通过用户的有限反馈,系统自动调整查询进程,可使图像检索获得更好的查全率和查准率。
参考文献:[1]孙小新,吕英华.基于内容的图像检索中的相关反馈研究[E B /OL ].htt p://www .d m research .net/up l oads/20060326/1000000008.doc,200625221.91 第1期 刘军,等:C B I R 中图像综合特征向量的提取及其应用 02延安大学学报(自然科学版)第26卷 [2]董卫军,周明全,耿国华.基于综合特征的图像检索技术研究[J].计算机应用与软件,2005,22(11):34236.[3]章毓晋.通过抽取的特征进行图像检索的算法测试平台[J].中国图像图形学报,2001,6(5):4392443.[4]卢成武,种兰祥.融合颜色与形状特征的图像检索方法[J].微电子学与计算机,2006,23(2).[5]徐淑平,林福宗.基于图像中心加权特征的图像检索[J].清华大学学报(自然科学版),2006,23(2).[6]M.J.S wain and D.H.Ballard.Col or indexing[J].I nternati onal Journal of Computer V isi on,1991,7(1):11232.[7]张磊,林福宗,张钹.基于支持向量机的相关反馈图像检索算法[J].清华大学学报(自然科学版),2002年,42(1):80283.[8]I.Ruthven,l m as and C.J.van R ijsbergen,Retrieval thr ough exp lanati on:an abductive inference app r oach t o relevance feed2back[J/OL].htt p:///p r oject/exp lanati on/aics.pdf.[9]何清法,李国杰.综合分块主色和相关反馈技术的图像检索方法[E B/OL].htt p:///xueshu/2001/020.doc,200625221.[10]W ei2yingM a and HongJ iang Zhang,Content2based age indexing and retrieval[A].Handbook ofM ulti m edia Computing[C].US:CRC Press LLC,1999.2272254.〔责任编辑 贺小林〕A Extract and M easure M ethod of I mage M ulti2Feature Vector on CBI RL I U Jun1,2,GENG Guo2hua1,ZHAO W ei3,REN Zhi2bin2(1School of I nf or mati on Scicnce and Technol ogy,North west University,Xi′an710069;2Mathe matical Research I nstitute,W einan Teachers College,Shaanxi714000;3Depart m ent of Computer Science,W einan Teachers College,Shaanxi714000)Abstract:The traditi onal i m age retrieval methods are mainly dependent on the single visi on feature,s o the results are not al w ays ideal.T o cure this p r oble m,the paper p r opose a ne w kind of i m age extract and measure method which is based on the multi2feature vect or nor malizati on and uses it as the standard of i m age’s si m ilarity measure. The method which is based on multi2feature vect or and relevance feedback should have a very good effect.Key W ords:i m age retrieve;extract feature;multi2feature vect or;si m ilarity measure;W eighted Euclidean D is2 tance;relevance feedback。