一种基于内容的图像检索方法

合集下载

基于内容的图像检索的相似度测量方法

节，而图像特征的匹配主要依赖于图像特征之间的相似度测量。为了提高ＣＢＩＲ的检索性能，本文提出了一种有效的相似度测量方法——一基于图像ｋ近邻的相似度测量（Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍｅａｓｕｒｅｂａｓｅｄｏｎｋ — ｎｅａ —
ｔｙｍｅａｓｕｒｅｂａｓｅｄｏｎｋ — ｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｓｏｆｉｍａｇｅｓ（ＳＢｋＮＮ）．ＩｎｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄＳＢｋＮＮｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｓｉｍ—
量方法进行了对比。实验结果表明，在ＣＢＩＲ中使用本文提出的ＳＢｋＮＮ方法，有效地提高了ＣＢＩＲ的检
索性能。
关键词：基于内容的图像检索；ｋ近邻；相似度；召回率；查准率
中图分类号：ห้องสมุดไป่ตู้Ｐ３ｌ１文献标志码：Ａ
ｉｌａｒｉｔｙｂｅｔｗｅｅｎｑｕｅｒｙｉｍａｇｅａｎｄｒｅｔｒｉｅｖｅｄｉｍａｇｅｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｆｏｒｔｈｅｔＷＯｉｍａ — ｇｅｓｂｅｌｏｎｇｉｎｇｔｏｔｈｅｓａｍｅｓｅｍａｎｔｉｃｃａｔｅｇｏｒｙ（ｎｏｍａｔｔｅｒｗｈａｔｋｉｎｄｏｆｓｅｍａｎｔｉｃｃａｔｅｇｏｒｙ），ａｎｄｔｈｅｐｒｏｂａ — ｂｉｌｉｔｙｃａｎｂｅｏｂｔａｉｎｅｄｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｄｉｓｔａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｔＷＯｉｍａｇｅｓａｎｄｔｈｅｉｒｋ — ｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｓ，ｒｅ —

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。

基于内容的图像检索关键技术

提交查询图像之问的相似性。当心户提交查询ｌ像后，图像检索模块鳘Ｉ对其进行分析并提取特征矢量．并按照棚应的丰似度度量准则在图像ｕ库中进行匹配．后根据相似度顺序输出检索结粜。最
③ 颜色聚合向量。它是颜色直方圆的一种演变。对传统的全局颜色直方图做细致分类．以描述颜色空问的分布特征。其主要思想是将属于直方图每—个ｂ的像素进行分为两部分：如果ｉｏ内的某些ｉｎ￣ｉｎ像素所占据的连续区域的面积火于给定的阈值，强该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。例如：ｎ与Ｂｉｉ分别代袭直方图
技术的研究发展方向。１基于内容的图像检索技术的概念及基本工作原理
主要采川ｉＩ像理解技术得到的视觉特征（酊立割如颜色、纹理、形状、空位置关系等）来进行描述。（】１颜色特征的提取＝颜色是描述图像内容的最直接的视觉特征之一，利．Ｉ颜色特征来检索是一种常，的方法。颜色特征也是叫室像Ｈ在Ｉ像检索中应用最为广泛，主要原Ｉ在于颜色往往和ｌ像中的物体璺Ｉ鲴和场景有着密切的联系。在ｌ象索中，用的颜色特征有：璺检 ¨ 常
南缸科技２１年第４０１
技术创新
基于内容的图像检索关键技术
陈仕先尹丹
（州师范人学职业技术学院）贵摘要随着数据库、多媒体、ＩｃｅＩｍｔ术的迅猛发展，越来越多的图像数据已人们广泛应用如何快速有效地实现图像检１ｔ等技被索，已成为当前数字图像领域急需解决的问题。基于内容的图像检索已成为国内外研究的热点之一文章简要彳绍了基于内容的图像卜检紊技术的概念及其工作原理，重．最描述了基于内容的图像检索的几项关键技术… 图像特征的提取、匹配及相似检索技术：．关键词基于内容图像检索关键技术

基于内容的图像检索系统设计

基于内容的图像检索系统设计摘要：随着多媒体技术的发展，传统的基于文本的信息检索技术已经不能满足需求，基于内容的图像检索技术成为当今的研究热点。

图像的特征提取，相似性匹配是基于内容图像检索系统设计的关键技术。

本研究在对图像检索关键技术研究的基础上，利用Visual Basic程序设计语言和Access数据库实现图像数据库的建立和检索。

结果显示，所设计的基于内容的图像检索系统可以有效地利用图像的颜色、纹理特征从图像数据库中检索出相似的图像。

关键词：颜色；特征提取；纹理；基于内容图像检索1 图像数据库的建立Access是由微软发布的关联式数据库管理系统，常被小型企业、大公司的部门和开发人员专门用来制作处理桌面系统。

具有存储方式简单，界面友好，处理多种数据信息，支持广泛，易于扩张等特点。

因此，本研究利用access来建立小型的图像数据库。

Data控件是Visual Basic提供的用来执行大部分数据库访问操作。

能自动处理一些事件包括空记录集，添加新纪录，编辑和更新现有纪录，处理某些类型的错误。

图像数据是图像元灰度值的纪录，以行列数据矩阵表示，一般信息量比较大。

直接读取图像的信息存入数据库中，不但增加了数据库的容量，而且增加了计算机的负担。

经研究发现，建立图像地址库，可有效提高计算机的计算效率。

当需要提取图像时，再根据图像的地址，对图像进行检索，平时，只需对图像的基本信息进行管理。

数据库的基本功能包括:增加删除图像、图像统计、图像的显示等。

2 关键技术问题基于内容图像检索系统的5个基本组成部分中，用户接口和图像查询模块由Visual Basic编程实现。

要求用户接口界面直观易懂、交互性较好，图像查询模块能提供多种查询方式。

有效的特征提取和特征匹配技术对图像检索系统的实现至关重要。

要求一方面降低数据处理量，另一方面提高匹配精度。

2.1 图像特征提取2.1.1 直方图特征颜色的模型有RGB、HIS、YUV模型等。

基于内容的图像检索技术

D S IG N N WS []6技术专题图像技术随着信息社会的到来和Int er ne t 技术的普及,人们越来越频繁地接触到图像和视频信息。

同时,每天还有大量信息在不断产生,如卫星、医疗、安全等方面。

因此,对这些信息地有效组织、管理和检索便成为需要解决的问题。

传统数据库检索采用基于关键词的检索方式,早期图像数据库如K odak Pi c t ur e Ec ha nge Syst e m(K PX )、t he Pr essL i nk L i br ar y 和t he T i m e A r chi v e C oll ect ion 沿袭了这种检索方式,采用描述性文本进行检索。

但一般来说,这种检索技术往往不能满足人们的需要。

由于图像息的内容具有丰富的内涵,在许多情况下仅用几个关键词难以充分描述,而且作为关键词图像特征的选取也有很大主观性。

于是,基于内容检索(Cont e nt B a se d Iage Ret r ie v al,C B I R )技术应运而生。

它区别于传统的检索手段,融合了图像理解技术,从而可以提供一种从巨大容量的图像库中,根据人们提出的要求进行有效检索的方法。

在基于内容的图像检索中，较常用关键技术包括从颜色、形状、纹理、空间关系、对象特征进行检索。

基于颜色特征的图像信息检索人类在对环境和物体的感知中,颜色往往起着十分重要的作用。

在许多情况下(特别是对于自然景物来说),颜色是描述一幅图像最简便而有效的特征。

颜色内容包含两个一般的概念，一个对应于全局颜色分布，一个对应于局部颜色信息。

按照全局颜色分布来索引图像可通过计算每种颜色的像素个数，并构造出颜色直方图来实现，这对检索具有相似总体颜色内容的图像是一个很好的途径。

局部颜色信息是指局部相似的颜色区域，考虑了颜色的分类与一些初级的几何特征。

颜色直方图是最常用的颜色特征表示方法。

直方图的值反映了图像的统计特征，包括平均值、标准偏差、中间值和像素个数，颜色集中的地方峰值较高。

简述基于内容的图像检索技术

简述基于内容的图像检索技术基于内容的图像检索技术是一种利用图像的视觉特征，通过计算机技术进行图像匹配和相似度计算，从而实现高效的图像检索。

它可以帮助用户快速地查找到需要的图片，也可以为图像分析和计算机视觉领域的研究提供支持。

本文将详细介绍基于内容的图像检索技术。

一、图像特征提取图像特征提取是基于内容的图像检索技术的核心步骤，其目的是从图像中提取出代表其内容的特征。

常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征、边缘特征等。

其中，颜色特征是最为常用的特征之一，它可以通过统计图像中各像素的颜色分布来提取颜色特征。

二、相似度计算相似度计算是基于内容的图像检索技术的关键步骤，其目的是计算待查询图像和数据库中图像之间的相似度。

常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等。

其中，余弦相似度是最为常用的相似度计算方法之一，它可以用于计算图像之间的相似度。

三、图像检索算法基于内容的图像检索技术采用不同的算法进行图像检索，其中最常用的算法包括基于特征的检索算法和基于深度学习的检索算法。

基于特征的检索算法主要利用图像的视觉特征进行相似度计算和图像匹配，例如SIFT、SURF等算法。

基于深度学习的检索算法则是利用深度神经网络对图像进行特征提取和相似度计算，例如基于卷积神经网络的图像检索算法。

四、图像检索应用基于内容的图像检索技术在许多应用领域都得到了广泛的应用。

例如在电商领域，可以利用图像检索技术实现商品搜索和推荐；在娱乐领域，可以利用图像检索技术实现图像搜索引擎和相册管理；在医学领域，可以利用图像检索技术实现医学图像检索和诊断等。

五、图像检索的挑战基于内容的图像检索技术还面临着一些挑战。

其中最主要的挑战是图像的复杂性和多样性。

不同的图像可能存在着相同的特征，而相似的图像可能存在着不同的特征。

此外，图像的噪声、失真等因素也会影响图像检索的效果。

六、总结基于内容的图像检索技术是一种通过计算机技术实现高效的图像检索的方法。

基于内容的图像检索技术

ｋｅｍｈｏｓｃｈｙｅｔｄｓｕａｓｈｅｅｌａｎｃｆｄｂｃｋ，ｈｅｐｅｒＯｒａｎｃｅａｌｔｉｎｔｒｅｖｅｅｅａｔｆｍｅＶｕａＯａｎｓＯｗｅａｌｓｄｉｃｕｅＡｔｄ０ｎｒｅＯｓｓｓｄ．ｔｈｅｓｅａｍｔｉｉｐｎｔｏｕｔｐｂｌｍｓｆＢＩａｐｓｍｅｔＯｉｅｄｔｈｅｒｏｅＯＣＲ，ｎｄｒｅｅｎｔｄｈｅｕｔｒｅｒｄｓｅｔｆｕｔｅｎａｎｒｅａｒｈ．ｄｓｅｃ
２基于内容的图像检索常用的关键技术２１基于颜色特征的检索．
颜色特征是图像最直观而明显的特征，一般采用直方图
对图像进行手工注解，然后利用文本检索技术进行关键字检
索。但是基于文本的图像检索方式存在着两大难题：是手一工注解的工作量太大，对于大的图像库需要有完全自动化或
技索
术 ห้องสมุดไป่ตู้
（渤海大学信息科学与工程学院，辽宁锦州１１ｏ）２ｏｏ
（ｏｌｇｆＩｆｒａｉｎｓｉｎｅａｄＥｇｎｅｉｇｏａｎＶｒｉｙｉｏｉｇＪｎｈｕ１１Ｏ）ｃｌｅｅｏｎｏｍｔｏｃｅｃｎｎｉｅｒｎ，Ｂｈｉｕｉｅｓｔ，Ｌａｎｎｉｚｏ２ＯＯ
１基于内容的图像检索方法
段，出了许多改进方法。总体来说，并提主要分为两类：全局颜色特征检索和局部颜色特征检索。按照全局颜色分布来索引图像可以通过计算每种颜色的像素个数并构造颜色灰度直方图来实现，这对检索具有相似总体颜色内容的图像是一

基于内容的医学图像检索中相关反馈技术的研究与实现

基于内容的医学图像检索中相关反馈技术的研究与实现医学图像检索是医学图像处理领域中的一个重要研究方向，其主要目的是从医学图像数据库中自动检索出与给定查询相关的图像。

基于内容的医学图像检索是一种常用的方法，其利用图像特征进行检索，能够有效地提高检索精度和效率。

然而，基于内容的医学图像检索面临着一些挑战，如图像复杂性、多样性和语义差异等问题。

为了克服这些挑战，相关反馈技术被广泛应用于医学图像检索中。

1.相关技术综述1.1基于内容的医学图像检索技术基于内容的医学图像检索是利用图像特征进行检索的一种方法，其主要包括图像特征提取和相似度计算两个过程。

常用的图像特征包括颜色、纹理、形状和空间关系等，相似度计算通常采用欧氏距离、余弦相似度等方法。

1.2相关反馈技术在医学图像检索中的应用相关反馈技术是一种利用用户反馈信息来调整检索结果的技术。

在医学图像检索中，相关反馈技术通常包括正反馈和负反馈两种方式。

正反馈是指用户选择与查询相关的图像作为反馈信息，负反馈是指用户选择与查询不相关的图像作为反馈信息。

常用的相关反馈算法包括Rocchio算法、KNN算法和SVM算法等。

1.3相关反馈技术的分类和比较根据反馈信息的不同，相关反馈技术可以分为主动反馈和被动反馈两种方式。

主动反馈是指系统主动向用户提供反馈信息，被动反馈是指用户通过操作来提供反馈信息。

根据反馈信息的类型，相关反馈技术可以分为显式反馈和隐式反馈两种方式。

显式反馈是指用户明确地提供反馈信息，隐式反馈是指系统通过用户的操作行为来推断反馈信息。

根据反馈信息的数量，相关反馈技术可以分为单次反馈和多次反馈两种方式。

单次反馈是指用户只提供一次反馈信息，多次反馈是指用户可以提供多次反馈信息。

在具体实现中，选择不同的相关反馈技术需要综合考虑其精度、效率、可靠性和易用性等因素。

综上所述，相关反馈技术在基于内容的医学图像检索中具有重要作用，可以提高检索精度和效率。

选择合适的相关反馈技术对于实现高效准确的医学图像检索具有重要意义。

一种新的基于内容的图像检索方法

・
Ｄ＝√（一ｒｒ＋（。ｇ）ｂ一２１，）ｇ一：＋（。６））（
式中：为距离；ｒ，ｂ）示２Ｄ（ｇ，表４种候选主色调的
本文提出的方法是：先匹配出每个像素点的颜色，然后
统计出哪种颜色的像素点在整幅图片种占的比例最大，那么就确定该颜色为这幅图片的主颜色。在匹配像素颜色时，鉴欧式距离公式，造了色借构
彩距离公式：
Ｌｃｎ是一个高性能、扩展的信息检索工具ｕｅｅ可
摘
要：对传统图像检索的不足，出一种新的基于内容的图像检索方法。该方法首先构造色针提
彩距离公式，据色彩距离公式自动判别图片的主色调，根然后利用Ｌｃｎｕｅｅ的索引模块为图片创建索
引，用搜索模块实现图像检索。通过使用２利４张图片对该方法的有效性进行验证，果表明：方法结该虽然简单，是检索的准确率较高且易于实现。但关键词：ｕｅｅ图像检索；氏距离；Ｌｃｎ欧内容检索中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１３
ＣＩＢＲ的关键就是如何描述一副图片的特征，并保
存到索引数据中。人们对一副图片最直观的印象，就
是图片的颜色，准确的说是主色调。如果人工来建索
经过挑选，者最终确定表１所示的２笔４种颜色作

基于内容的图像检索介绍

２“ 图像检索 ” 由来及原理的
自２０世纪７０年代始，关图像检索的研究就已开始，时有当主要是基于文本的图像检索技术（ｅｔａｅａｅＲｔｅａ，ＴｘｂｓｄＩｇｅｒｖｌ简ｍｉ称ＴＩ，用文本描述图像的特征。９ＢＲ）利０年代以后，出现了对图像的内容语义，图像的颜色、理、局等进行分析和检索的图如纹布像检索技术，即基于内容的图像检索（ｏｔｔａｅｇｅＣｎｅｓｄＩｅＲ — ｎｂｍａ
要原理，点论述了基于内容的图像检索常用关键技术— — 图像视觉特征的描述和提取。重关键词：于内容：基图像检索：征特
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１
文献标识码：Ａ
文章编号：０９３４（０６２ — １５ＤｎｇＢｏ
Ｃｏｔｎ－ｓｄＩｇｔｅａｙＴｅｈｉｕｓｎｅｔＢａｅｍａｅＲｅｎｖＩＫｅｃｎｑｅ
（ｏａｉｎｌｇｆｅｈｉｅｈｉ６２０Ｃｈｎ）、ｃｔａＣｏｌｅｏｉａ，ｉａ４０，ｉａ，ｏｌｅＷＷ２
一
个对应于局部颜色信息。按照全局颜色分布来索引图像，以可现．这对检索具有相似的总体颜色内容的图像是一个很好的途径。局部颜色信息是指局部相似的颜色区域，考虑了颜色的分它类与一些初级的几何特征。如Ｓｔｍｉｈ和Ｃａｇ提出了颜色集合ｈｎ（ｏｏｅ）法来抽取空间局部颜色信息，提供颜色区域的有Ｃｌｒｔ方Ｓ并效索引。颜色特征是图像最直观而明显的特征，般采用直方图来描一述。颜色直方图是表示图像中颜色分布的一种方法，的横轴表它示颜色等级，轴表示在某一个颜色等级上具有该颜色的像素在纵整幅图像中所占的比例，直方图颜色空间中的每一个刻度表示了

基于内容的图像检索技术

第二部分基于内容的图像检索技术近年来，随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展，全世界的数字图像的容量正以惊人的速度增长。

无论是军用还是民用设备，每天都会产生容量相当于数千兆字节的图像。

这些数字图像中包含了大量有用的信息。

然而，由于这些图像是无序地分布在世界各地，图像中包含的信息无法被有效地访问和利用。

这就要求有一种能够快速而且准确地查找访问图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。

自从20世纪70年代以来，在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的共同推动下，图像检索技术已逐渐成为一个非常活跃的研究领域。

数据库和计算机视觉两大领域是从不同的角度来研究图像检索技术的，前者基于文本的，而后者是基于视觉的。

基于文本的图像检索技术（text-based image retrieval）的历史可以追溯到20世纪70年代末期。

当时流行的图像检索系统是将图像作为数据库中存储的一个对象，用关键字或自由文本对其进行描述。

查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配，有些系统的检索模型还是有词典支持的。

另外，图像数据模型、多维索引、查询评价等技术都在这样一个框架之下发展起来。

然而，完全基于文本的图像检索技术存在着严重的问题。

首先，目前的计算机视觉和人工智能技术都无法自动对图像进行标注，而必须依赖于人工对图像做出标注。

这项工作不但费时费力，而且手工的标注往往是不准确或不完整的，还不可避免地带有主观偏差。

也就是说，不同的人对同一幅图像有不同的理解方法，这种主观理解的差异将导致图像检索中的失配错误。

此外，图像中所包含的丰富的视觉特征（颜色或纹理等）往往无法用文本进行客观地描述的。

90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。

为克服这些问题，基于内容的图像检索技术（content-based image retrieval）应运而生。

区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术自动提取每幅图像的视觉内容特征作为其索引，如色彩、纹理、形状等。

基于内容的图像检索技术

3科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI ON 2008N O .24SC I ENC E &TEC HN OLO GY I NFO RM ATI O N 学术论坛随着信息社会的发展,大容量存储设备和数字化设备的发展和广泛使用,以及多媒体技术和因特网的迅速普及，图像、视频数据呈现几何级数的增长趋势,于是出现了大容量的图像及视频数据库。

近年迅速、准确地从图像数据库中检索到所需图像成了多媒体领域的研究热点。

一般的文字搜索引擎对于图形图像而言,几乎束手无策。

因此,对图像的有效检索成为获取图像信息的关键问题。

图像检索的发展和现状:数据库管理和计算机视觉的迅速发展，图像检索一直是多媒体领域研究的热门,已成为国内外广泛关注的焦点,并在许多领域都有应用。

其发展主要有基于文本的图像检索(T B I R ,Text -B a se d I m a ge Ret r i eval )和基于内容的图像检索(CBI R,Cont e nt -Ba s e d I m age R et r i eval )两个阶段。

基于文本的图像检索技术查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配，对于图像库中的每一幅图像的归纳和注释，检索完全依赖于图像的名称、编号、人工注释等信息。

具有:①图像信息需要人工进行注释;②人工注释具有很强的主观性;③人工注释无法精确表达图像的内涵;④世界语言语义的差距,检索方法无法统一等诸多难以克服的缺点。

基于内容的图像检索:为实现自动化、智能化的图像检索和管理方式,使检索者可以实现方便、快速、准确的查找,使管理者可以从大量单调的人工管理工作中解放出来,实现管理工作的无人干预，于是基于内容的图像检索技术被提出并迅速发展起来。

C BI R 是建立在计算机视觉和图像理解理论基础上，综合人工智能、面向对象技术、认知心理学、数据库等多学科知识，从图像中自动提取视觉特征进行相似匹配的过程。

一种改进的基于内容的图像检索系统研究

一种改进的基于内容的图像检索系统研究摘要：基于内容的图像检索（CBIR，ContentbasedImageRetrieval）技术是图像领域研究的热点问题之一。

介绍了图像检索系统相关算法的基本原理，采用的是基于改进的颜色直方图的算法，结合欧氏距离算法来进行图像处理和计算。

选用VisualC++开发工具结合CxImage类库实现图像检索系统。

用户可以选择关键图和图片库，之后系统就对关键图和图像库进行特征提取，将关键图与图片库的每一张图片相应特征进行对比，并计算关键图与图像库中每幅图片的相似度，最后按指定相似度大小输出检索结果显示给用户。

关键词：图像检索系统；颜色特征；颜色直方图；相似度0引言为了克服文本标注检索的弊端，解决报刊等媒体集团大量图片检索的难题，研究者提出了CBIR（ContentBasedImageRetrieval），即基于内容的图像检索技术。

CBIR是一种综合集成技术，它通过分析图像的内容，如颜色特征、纹理特征、形状特征以及空间关系等，建立特征索引，并存储在特征库中，计算查询图像和目标图像之间的相似距离，然后按相似度匹配进行检索。

用户在查询时，只要把自己对图像的模糊印象描述出来，就可以在大容量图像库中找到想要的图像。

CBIR技术由于能够根据图像的可视内容产生查询，方便了用户，因此在许多领域具有广泛的应用前景。

典型应用领域包括搜索引擎、数字图书馆、家庭图像检索、法律及公安、商标检索系统、邮票资料库、工业与商业、教育与培训、保健及医疗等。

主要研究技术包括特征抽取、相似性度量、图像匹配、用户反馈。

目前CBIR技术和方法的研究虽然已有不少算法，但总体效果还是不尽如人意。

尽管各种图像搜索引擎为快速、大量地查找网上图像信息创造了条件，而基于内容特征的图像库检索技术亦为图像数据的检索从可视角度开辟了一条更为准确直观的途径，但仍存在一些有待研究的热点问题：两类图像检索技术的结合；对基于内容编码技术的研究；对用户查询接口的研究。

基于内容的图像检索技术

基于原始数据的查询属最低层次的查找。每一幅图像为像素点的简单有序的集合体，查询时相似性的度量标准是点对点的比较，一般在使用相对精确匹配时才有用。基于语义的查询这是最高层次的查询。可以看作是基于对象的查询。查询图像中包括具体的物体、发生的场景、图像所描述的感性色彩等都属于这个层次的查询。
颜色特征
欧几里德距离法欧几里德距离通过特征向量差值的均方差反映了图像之间的差异，用欧几里德距离公式计算图像x和y 的距离如下：D( X , Y ) = Σ( xk − yk )2 优点：是简便易行，有清晰的物理意义，即距离小，匹配好，说明2个特征之间的相似度大颜色直方图是从全局角度捕获了整幅图像的整体颜色分布的信息，它丢失了许多局部的颜色空间分布信息，不能区分颜色组成相似但是空间分布不同的图像
以g(x，y)为母小波则通过对g(x，y)进行适当尺度变换和旋转变换，就可得到自相似的一组滤波器，称为Gabor小波。
内部归一化
每一种特征对应的特征向量中，每个特征分量的取值范围都不同，因此，我们采用了高斯归一化的方法：对于N维特征向量，设为图像库中任意一个图像，则它对应的特征向量为，则对于每一特征分量，都假定服从正态分布，首先提取每一特征分量的均值和标准差，得到均值和标准差，然后Fourier Descriptor)的基本思想是用物体边界形状特征函数的傅立叶变换来描述形状。傅立叶变换通过把敏感的直接表示转换到频域获得物体的一般特征，频域特征不容易被微小的变化和噪声所影响。
傅立叶形状描述符
边界的离散傅立叶变换表达可以作为定量描述形状边界的特征参数的基础。假设在平面上有一由个点组成的数字化边界，其中的每个点可以用坐标来表示。从任意一个起点开始，以逆时针方向沿着边界移动，这样可以得到一系列坐标点。将平面与复平面重合，其中实部轴与轴重合，虚部轴与轴重合，这样边界上的每个点的坐标就可以用复数的形式来表示，从而边界就可以表示成坐标组成的一个复数序列。

一种基于内容的图像检索方法

索（ＢＲ，ｎｅｔｓｄＩｇｔｅａ）以产生和应用，ＣＩＣｔｎ－ｅｍａｅＲｅｒｖ１得ｏａＢｉ
处理硬件的色彩数量局限，然如今这一问题已经解决，彩虽但
色图像量化在缓解帧缓冲器空间上仍然具有实际意义。而且，量化也可以保障检索的时间需求，并减少视觉上的失真。
问题，以建立在视觉特征基础上的对象和语义特征的研究所
化方案时，用的三种方案是８：３：，６：常３１４：４３８：。，２：８考虑到检索的时间需求和视觉效果，６４４的方案比较适合１：：当前的系统需求。图１是采用１：：６４４方案时重量化后的
摘要提出了一种基于区域对象特征建立图像内容索引的检索方法，研究和实现对象级的基于内容图像检索为
（ＢＲ：ｏｔｎａｅｇｅｒｖ１供了途径。由于区域对象的特征利用不变矩进行描述，索方法具有二维ＣＩＣｎｅｔｓｄＩｅＲｔｅａ提Ｂｍａｉ）检的平移、度、转不变性。由于匹配时采用了非几何相似度度量准则，索结果更符合视觉感知。尺旋检关键词基于内容的图像检索，区域对象，相似度
以分量Ｈ，，量化级数的比值Ｑ“：ｓ
：

基于注意力机制图卷积神经网络的图像检索方法与制作流程

本技术提供一种基于注意力机制—图卷积网络以及课程学习的基于内容的图像检索方法，包括下列步骤：根据数据集的特征分布情况划分数据集，将数据集划分为简单、中等和困难以及不可使用四种字集，利用课程学习原理由易到难将四种子集输入到深度学习神经网络中。

然后使用基于图卷积的深度学习网络模块提取图片的显著特征，构建图片的空间特征图并进行推理得到最终的特征表示。

最后使用最终的特征表示进行关联匹配进行图像检索。

技术要求1.基于注意力机制图卷积神经网络的图像检索方法，其特征在于：包括以下步骤：将数据集按照统一标准划分为训练集、校验集与测试集，利用预训练的深度学习神经网络提取待训练数据集的特征向量，根据特征向量的相似性与稀疏、稠密性进行数据集划分，将划分好的训练集按照由易到难的顺序传入基于图卷积神经网络的深度学习神经网络中，进行图像检索工作；在分步训练的过程中，损失函数为Triplet损失函数，训练中等难度的数据集时，损失函数是简单数据集与中等数据集两个损失函数按照3∶7加权想加，而训练困难的数据集时，损失函数是简单、中等、困难三个函数的平均加权；使用图卷积神经网络与注意力机制对传入的图片进行显著特征的提取，提取最终的图片特征表示，图卷积神经网络的主要公式如下：Fg＝Wr(AgFvWg)+Fv其中Ag是(H×W)×(H×W)的邻接矩阵，Wr为残差结构矩阵，Fv是深度学习网络输出的矩阵，Wg为图卷积神经网络的权重矩阵。

注意力机制的主要公式如下：Fmask＝σ(MLP(AvgPool(Fg)))其中σ是激活函数，MLP是多层全连接层，AvgPool是平均池化层；使用图片特征表示进行图像检索工作，提高基于内容的图像检索工作的准确度与鲁棒性，并提高神经网络对抗不相关物体干扰的能力。

于：去除神经网络的最后一层全连接层，将待训练的数据集传送入除去全连接层的神经网络中，使用resnet101深度学习神经网络提取待训练的数据集的特征向量；获得特征矩阵后，计算同一个查询的所有图片的特征向量的欧几里得距离，并得到特征——稀疏稠密矩阵；根据特征——稀疏稠密矩阵，矩阵中的每一个值代表两个图片之间欧几里得距离的大小Dis，获得欧几里得距离矩阵后，设定一个阈值T，对于欧几里得矩阵中的每一个值，低于阈值T的被认为两个图片之间的特征相差过大，以至于无法被神经网络轻松地识别为同一类物体：对距离矩阵使用阈值T公式后，对这张图片的欧几里得矩阵中的每一个值(0或1)进行求和，得到这张图片的特征向量稀疏-稠密得分：其中i，j代表同一个查询中的两张图片的特征表示，T是设定的阈值，得分较高的图片被认为与其他图片的特征向量距离较近，因此被划分为简单组，同理，将距离中等的图片划分为中等组，将距离较远的图片划分为困难组，将那些脱离了簇群过大的图片划分为不可识别组，不可识别组在训练过程中被移除。

基于内容的图像检索技术

构如图１所示。
１同像预处理）一实现图像格式转换、寸统一，及去噪与增强，提取图像特征提供更好支持。尺以为
２特征的提取。从包含大最信息的图像中分解出不同种类的特征信息，要包括视觉特征和统计特征视觉特征是指具有直观）主意义的图像的形状与颜色特征，计特征是对图像像素、理等特征的统计。统纹３数据库系统。由图像库、征库和知识库组成。）特图像库为数字化的图像信息：征库为图像的内容特征和客观特征；特知识库包含专门和通用知识．利于查询优化和快速配。有４查询和浏览界面。用户可以用整幅图像、定对象以及各种特征的组合等形式进行查询。）特５匹配引擎。检索是利用特征之问的距离函数来进行相似性匹配，仿人类的认知过程。匹配引擎中包括一个较为有效、）模可靠的相似性测度函数集。６索引过滤器。用过滤和索引的方法来加快检索。进行运算之前先滤出那些不符合要求的图像，滤出的数据库集合再用）常在过高维特征匹配来检索，引则用于低维特征。索
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｗｉｈｐｅｒｎｅｏａｇｆｄｇｔｌｉｇａａａｅ．ｏｔｎ — ａｅｍａｅｒｔｅａｅｈｏｏｙｂｃｍｅａｐｐｌｒｒｓａｃｔｔｅａｐａａｃｆａｌｅｏｉｉｍａｅｄｔｂｓｓｃｎｅｔｂｓｄｉｇｅｒｖｌｔｃｎｌｇｅｏｏｕａｅｅｒｈｈｒａｉ

一种基于内容的图像检索方法

＝
图１
，，的相似色区间划分示意图．）ｓ
通过观察图１其中Ｓ１２可见用四次曲线进行划分比较合理，（＝９）这
里四次曲线的方程如下［］：
＝一
（１０）２５ｃ３ｋ０Ｈ∈［，６）一２ｋ％５一／＝，０３０
维普资讯
科技情报开发与经济
文章编号：０５６３（０７１— ２５０１０ — ０３２０）５０４ — ３
ＳＩＴＣＦＲＡＩＮＤＶＬＰＥＴ＆ＥＯＯＹＣ—ＥＨＩＯＭＴＯＥＥＯＭＮＮＣＮＭ
度和亮度值分如下：
０１３５≤＾３０或０ ≤２＜￣６ ≤＾３
１２３＾≤ ５ ≤ ０２５０≤＾≤ ７５３７５≤＾≤ １５５４１５≤ ＾≤ １５５９５１５≤ ＾≤ ２５９７６２５≤ ＾≤ ２０７９７２５≤ ｈ≤ ３５９１０．０≤ｓｏ．＜０８１，０８＜０・ ≤ ０一
（）４
为简化计算，可对上述的四次曲线划分进行直线近似，段直线的６
方程分别如下：
Ｌ：（）一ｎＨ一２ｋ）６ｍ＝，５Ｉ０ｋ＝，５２Ｖ＝ａ＂１Ｏ＋Ｉ（ｌ３，；＝，３１：Ｌ：（）一（－２ｋ）６ｎ２，。；ｚ０，４ｌｋ＝Ｖ＝ａｈ１Ｏ＋２＝４６ｋ＝ｋ＝，６２
出了一种利用图像两种内容特征进行图像检索的方法。关键词：图像检索；图像颜色；图像纹理中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标识码：Ａ

基于内容的sar图像检索

基于内容的SAR图像检索基于内容的图像检索技术动态自从20世纪70年代以来，在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的共同推动下，图像检索技术已逐渐成为一个非常活跃的研究领域。

数据库和计算机视觉两大领域是从不同的角度来研究图像检索技术的，前者基于文本的，而后者是基于视觉的。

70年代产生的图像检索是基于文本方式，但目前，计算机视觉技术还不成熟，达不到对图像的描述性关键字和语义信息的准确识别和自动提取。

另外，基于文本的图像检索并不能客观反映图像内容的多样性，尤其当图像库的数据量非常大时，这种检索方式存在两大困难:其一，手工注释工作量太大，图像注解的主观性和不精确性可能导致检索过程失败;其二，图像的某些可视信息，例如:纹理、形状、区域等.很难用文本准确描述。

因此，90年代初研究者们提出了基于内容的图像检索(CBIR)技术。

这种技术由机器自动提取包含图像内容的可视特征：颜色、纹理、形状、目标的位置和相互关系、区域等，形成数据库中图像和查询样本图像的特征空间，在特征空间内进行相似匹配，检索出与样本相似的图像。

1.3.1 纹理特征纹理特征在图像检索中占据非常重要的位置。

纹理分析的方法通常可以分为基于统计分析和基于结构分析两种方法。

在结构分析方法中,纹理被认为是由它的基元和偏移规则的描述来表述纹理特征。

在统计方法中,纹理是由选定的特征统计量来描述。

Julesz[47] 提出了人类视觉系统是利用一阶和二阶统计量(纹理元)来作为进行纹理判断的观点。

A. Gagalowize [48] 提出了一种从纹理场的二阶统计量估计进行纹理综合的算法。

Chen 和Pavlidis[49]提出基于二维均匀Gauss 模型的纹理分割算法。

Chellappa 和Rashyap[50]提出用二维回归非因果模型综合视觉上类似的自然纹理,它们利用邻域内象素灰度和加性噪声的线性组合来表示纹理特征。

小波变换在纹理特征提取领域也得到了广泛的应用。

研究表明，树型小波变换更适合应用于纹理分析中[51]Chang和Kuo[52]用树型小波进一步提高了分类精度。