基于内容的图像检索
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 C B I R 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 ( S i mi l a r i t y me a s u r e b a s e d o n k — n e a —
t y me a s u r e b a s e d o n k — n e a r e s t n e i g h b o r s o f i ma ge s( S Bk NN) .I n t h e p r o p o s e d S Bk N N me t h o d ,t h e s i m—
量 方 法进 行 了对 比 。 实验 结 果 表 明 , 在C B I R 中使 用本 文提 出的 S B k NN 方 法 , 有 效 地提 高 了 CB I R 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 :ห้องสมุดไป่ตู้P 3 l 1 文献标志码 : A
i l a r i t y b e t we e n q u e r y i ma g e a n d r e t r i e v e d i ma g e i s o b t a i n e d b y c a l c u l a t i n g t h e p r o b a b i l i t y f o r t h e t WO i ma — g e s be l o ng i n g t o t h e s a me s e ma nt i c c a t e g o r y( n o ma t t e r wha t ki n d o f s e ma n t i c c a t e g o r y ) ,a n d t h e p r o b a — b i l i t y c a n b e o b t a i n e d b y a n a l y z i n g t h e d i s t a n c e be t we e n t h e t WO i ma g e s a n d t h e i r k — ne a r e s t n e i g h b o r s ,r e —
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。
大数据时代的图像检索与排序算法研究

大数据时代的图像检索与排序算法研究在现代社会的数字化浪潮和信息技术的高速发展下,大数据和人工智能已经成为当今最为热门和前沿的话题之一。
在这样的背景下,图像检索与排序算法也开始逐渐引起人们的关注。
在大数据时代,图像数量的急剧增加与人类对高效、精准检索的需求之间的矛盾正逐渐显现。
在这种情况下,如何通过先进的算法和技术来实现高效、精准的图像检索和排序,成为了一个亟待解决的问题。
一、图像检索与排序算法的研究现状1、基于内容的图像检索技术(CBIR)基于内容的图像检索技术,又称为CBIR(Content-based image retrieval),是指通过对图像中的色彩、纹理、形状等图像特征进行提取和分析,在大型图像数据库中搜索和获取与查询图像相似的图像的过程。
其基本原理是:将图像转换成计算机能够理解的格式,通过对图像的特征提取、描述和匹配实现图像的检索和排序。
CBIR技术可以大大提高图像的检索效率,减少人工干预,具有广泛的应用前景。
2、深度学习在图像检索与排序中的应用深度学习是一种基于多层神经网络结构的机器学习算法,具有较强的表征学习和分类能力。
随着GPU计算能力和神经网络模型的不断发展,深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域中取得了快速的进展。
在图像检索与排序领域中,深度学习技术也被广泛应用,例如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等模型。
这些模型可以有效提取图像的高级特征,实现高精度的图像检索和排序。
二、图像检索与排序算法的关键问题及挑战1、图像特征提取在图像检索与排序中,如何从海量的图像中提取有效的特征是一个关键问题。
传统的图像特征提取方法主要基于色彩、纹理和形状等低级特征,这些特征对旋转、尺度和畸变等变化较为敏感,难以满足实际应用需求。
而深度学习技术可以自动学习高级特征,在图像的准确匹配和分类方面表现更为优异。
2、图像相似度度量在图像检索中,图像的相似度度量是一个核心问题。
基于内容的图像检索关键技术

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 i n  ̄i n 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 Bi i 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i I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 2 1年第4 01
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 、Ic e I m t 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 1 t 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。
基于内容的图像检索技术综述

矩阵 分析法 、马 尔可夫分 析法 、多 R鹰 向回 9 1MRSA R 模型以及 遗传算法 等。 - T mu a等从人类感知心理 学的角度提 出 a r (I)基 于颜 色特 征 的检 索 纹理的 6种视觉特性 :粗纹度、对比 度、 颜色特 征是 图像最 直观而 叫 硅的特 征,一 啦采 用直方 图来描述 。颜 色直 方 方向性 线性 度 ,规则 度和粗糙 度。 该 纹理特 征表示 具有 实际 的视觉意 义 ,可 圈是 表示 图像 中颜 色 "巾 的 一种 方法 以 为 图像检 索提 供更 好的 用 户交 互性 。 它的横轴 表示 颜 色等缎 .纵轴表 示扯 某 同时 ,南于 纹理 很少 能提 供 语义 信息 , 个颤色等级 上具有该颜 色的溆素在 整幅 描述 比较 困难 。因此通 常作 为检索过 程 图像 中所 占的比侧 ,直方 图颜 邑空 间巾 的 辅助 手 殴或 者和其 他特 征 结合 使 用 的每一个刻度表示了颜色空 间中的一种颜 冉 对纹理的榆索都采用示例查询( ey 殳 qu r 色 。采用直 方图 计算圈像 问的 十 似性 比 日 B x mI ) y E a J 方式。用户给 出示例的垒部 l e 较简 单 ,但 它不能 反映 图像中 对象的 空 或部 甜区域 特 征 ,从而 找到 类 似图 像 间特 征 直方 图交叉的丰 似性 度量最 早 目 是 由 S i 和 Bald 于 1 9 年 提 出 的 , wan l a 91 另外 为 丁缩 小纹理 的查找范 围 ,还可 所有的基于直方图的{ 似性度量都是基于 以考察纹 理的 颜 色特 征, 以便把检 索空 目 间缩 小刊 某个 颜色范 围。 选种 概念 的 ,改进的 度量 包括 直 方圈的 ( 4)基于图像 的语 义特征的 检索 累加 测量 ,以 致在 直方圈的 相似性 度盛 现行的商用系统通常采用关系型数据 时加八窀 间位置信息和基于区域的颜 邑查 库 ,这些 系统 巾图 像的属性 包括 图像来 询。颜 色的检索 一般 应用于 色彩较 为丰 源 拍摄时 间和地 点、蝶 介类 型,分辨 富 的 自然 圈最的检 索中 。 率 、输 八设 备、压缩 方式 以及与 图片相 ( } 基 于 形 状 特 征 的 检 索 ! 和颜 色 纹 理相 比 形状特 征 显得 关的注 释信息 ,注 释信息 对于 用户来说 是非 常 自然 的描述 ,这些特 征 都属于 图 更 为直观 .f 且便 于 交互描 述 。 同时 . 像的 语 义特征 。 般 的 图 豫 ,很 少 是 单颜 色 或 单纹 理 目前图像检索的 主要障碍是难以描述 的 ,昕以 用颜 色或纹 理进 行描 述时 .往 斟像 的语 义信息 ,在此 背景 F提出 了一 往需 要甜匠域 ,这就 必然 要求颜 色或纹 种根据相关图像的语义和图像之间的语丑 理特 征与 形状 特征相 结合 。所 以形状特 关 系.反映 I的 图像语 义的方 法。 围像 g l 征庄 图像 检索过程 中显得十分 必要 之间的语 义关 系通过语 义链表 示, 多种 采用 眩特征进行检索时 ,J 通过勾 f = j 类 型的语 殳链构 成基于语 义链 的图像 网 勒圈像的形状 或轮 廓.从圈缴库中检索出 二 形状粪似的图像;基 ]此特征的检索方法 络 。基 ]语 义链 的推理 规则主要 用干辅 二 助 智能 图像检索 ,基 于语义的 图像检 索 有两种:1分割 图像经过边缘提取后 , ) 得到 方法 和传统方 法相比具 有以下特点 : 目标图像的轮廓线.针对这种轮廓线进行 1】检索 结果 不是孤立 的图像列 表. 的形状特 捡素。2 直接针对图形寻找适 ) 而 是基于语 义的相 关图像或 图像碎片的聚 当的矢量特征 用于检索算法 但处理这种 合 { 结构化枪索更为复杂. 需做 更多的预处理 。 2 )用p可以根据 语义链确定的路径 【 3 1基干 纹理特征的检索 湖 览图 像 ,并进 行推 理 。 纹理是 所有事 物表 面固有 的 一种特 现阶段 ,基千语义的 We b图像检索 性 ,也是 图像检索 中一 个重要 而 叉难以 方法已经在情启 网格和知识网格 平台得到 , 描述 的特 性。 图像可 以看成是 同纹理 实现 ,正 交的语义空 间进 一步提 高 r翻 区域的组 合 .纹 理通 常定 义为 图像 的 某 像检 索的效果 和智能 性。 种局部性 质 ,或是对 局部 域 中像素之 间关 系的一种 度量 。纹理 特征可 阳来 甜 图像中的空间信息进行 一定程度的定量描 下转 摹 1 6 页 2 述。纹 理统计特 征分 析方 法主要有 共生 图像帻索 。
基于内容的产品图像检索系统研究与实现

示方法 和基 于区域的形状表示方法 。 Cny an 算子是一种基于最优化算法的边缘检测 算子 ,在各
种领 域得 到 了广泛 的应 用 。C n y算 子检 测算 法 步骤 如下 : an
()高斯滤波对图像去噪。 ()由原始灰度 图求 出纵横 2个 1 2 梯度图 ,以及综合梯度图。 ()结 合 3个梯度 图来进行非 极 3 大抑制 。 ()进行边缘连接 。 ()对边缘进行 细化。 4 5
A a 0 1n h r y[ eg ); ]. t
作者 简介 :孙 继红 (9 0 ) 17 一 ,女 ,讲 师 ,硕 士 ,研 究方 向 :
图像 处 理 、软 件 技术 研 究 。 收 稿 日期 :2 1 — 6 1 020— 1
淼
电脑编程技巧与维护
}
系统数 据底 层采 用 S L Sre 0 5作 为数据 存储 , 具 ; Q evr 0 2 【 应 用 层 采 用 Tmct o a 6作 为应 用 服 务 器 支持 开 发 的 软 件 I — m
摘 要 :为 了更 准确 地 描 述 图像 的 视 觉 特 征 ,提 高 图像 检 索效 率 ,研 究提 出 了基 于综 合 特 征 即颜 色和 形 状 的 融合 特
征进行 图像搜索的方法,并针对五金产品开发 了一个基 于此设计 的原型 系统 。实验 结果表 明,该检 索算 法设计是 可
行 的 .提 高 了 图像 检 索 的 准确 率 。 关键 词 :图像 检 索 ; 色 ; 状 颜 形
a d i r v h c u a y o g ere a. n mp o et e a c rc fi e r t v ma i 1 Ke r s I g t e a C l r; h p y wo d : ma e Rer v l; o o S a e i
基于内容的图像检索技术概述

色 量 化 方 法 并 在此 基 础上 提 出 了 一 种基 于 颜 色 一 空 间 特 征 的 检 索 方法 。 文献【】 出一种通过提取颜 色特征 、 7中提 灰度特征 , 获取 图像物 体 的形状 和空间特征 , 使检索结果 不受 图像大小 、 旋转和轻微的光 照变 化 的 影 响 , 显 改 善 了检 索 结 果 。 明 () 2颜色相关 图。 颜色相 关图是用颜色对相对于距 离的分布来 描述信 息 , 不但 刻画了某 一种颜 色的像 素数量 占整个图像的 比例 , 还反映 了像素对的空间相 关性 , 以及局部像素分布和总体像素分布 的相 关 性 , 且 特 征 范 围小 , 果 好 , 点 是 计 算量 太 大 。 并 效 缺 () 3颜色矩 。 色矩  ̄Sr k r rn o 颜 tti e和O e g 所提 出, 颜色直方 图 c 在 的基础上计算 出每个颜色通 的均值 、 方差 、 偏差 , 来替代颜色的分布 表示颜色特征 , 需对 特征进行量化 , 理简单 。 无 处
形 状 图像检 索技 术 的 主要 方 法 , 论 了性 能 评 价 方 法 , 指 出 了应 用方 向 。 讨 并 关键 词 : B R 颜 色 纹理 形状 性 能评价 方 法 C I
.
中 图分 类号 : P 9 .1 文 献 标 识 码 : T31 4 A
文章 编号 :0 79 1(0 20 - 190 10 —4 62 1) 1 5 -2 0Leabharlann 22纹理 特征 检 索 .
纹 理 是 图像 中一 个 重 要 而 又难 以描 述 的特 性 , 习惯 上 将 图像 在 局 部 区域 内呈 现 不 规 则 性 , 而在 整 体 上 却 表 现 出某 种 规 律 性 的 特 性 称为纹理 。 描述 纹理特征 的术语有粗糙度 、 比度 、 对 方向性 、 线性度 、 规 则 度 、 略 度 ) 。 述 纹 理 特 征 的 方 法 有 统 计 法 、 型 法 、 析 粗 等 描 模 分 法、 频谱法 。 () 1统计法 。 用于分析像 木纹、 沙地 、 草坪 等细致而不规则 的物 体 , 图像有 关纹理 属性的统计分析出发 , 从 根据纹理 的空间灰度 级 相关性 , 构造出一个基于图像像素间方向和距离的共生矩 阵, 并提 取 出特 征 与 参 数 间 的 关 系 。 () 2结构法 。 用于分析像 布料的 印刷 图案 或砖瓦等排列 比较 规 则的图案, 找出纹理基元 , 去探求纹理 构成 的结构规律 , 根据纹理基 元及其排列 规则来描述特 征与参数间的关系 。 () 3模型法 。 用一些 成熟的 图像模型 来描 述纹理 , I r o 模  ̄ Mak v 型 、 rca模 型 、 尔 科 夫 随 便 机 场 、 回 归模 型 等 , 过 少 量 的参 F atl 马 子 通 数来描述纹 理特征 。 () 4频谱法 。 主要借 助于频率特性来描述纹理 ,H a o变换 、 ?G b r  ̄ 小 波变换法 , 但是计算速度慢。 纹理特 征检索 的具 体过程 是先提取 纹 理特征 , 据特征对图像进行分割和分类 , 户一旦选中相近的纹 依 用 理形式 , 系统则要求用户适 当调整纹理 特征 , 如对 比度 “ 再暗一些 ” , 从 而 返 回 更 精 确 的检 索 结 果 。
基于内容的图像检索技术

索 引 、 览 , 索 和 提 取 . 且 这 种 工 作 是 直 接根 据 图像 的 内容 浏 搜 而 含义 而 展 开和 进 行 的 。如 今 , 图像 检 索 技 术 已广 泛 应 川 于 事 、 信息安全、 媒体 、 医学等各个领域 。 1 图像 检 索 的 关键 技 术 , 图像 检 索 的关 键技 术 包 括 : 图像 特 征 的提 取 、 于 特 征 的相 基 似 性 计 算 、 关 反馈 以及 图像 语 义 的获 取 . 涉 及 到 机 器 视 觉 、 相 它 模式识别、 数据库技术 以及信息检索等学科。 1 特 征 选择 及 相 似性 计 算 、 1 图像 检 索 中 . 常 以 图像 特 征 的相 似 性 为检 索 依 据 , 中低 通 其 层特 征 主要 包 括 图像 颜 色 、 理 、 状 与 结 构 布 局 等 . 些 特 纹 形 这 的提 取 、表达 以及 相似 性 计 算 虽 比较容 易 .但 对 于查 询 川 户来 说 . 仅 难 以理 解 , 使 用 起 来 也 不 直 观 : 从 低 层 特征 中 提 取 不 且 而 阿像 的 语 义描 述 . 基 于语 义相 似 来 查 询 同像 . 可 以 直接 表达 再 则 对 于 网 像 的视 觉 感知 . 也更 符 合 人 们 的 习惯 和 要 求 . 语 义特 但 的计 算 与 匹配 非 常 复杂 . 于各 方 面 技 术 的限 制 , 义 检 索 仍 处 由 语 于探 索 阶 段 . 因此 日前仅 限 于简 单语 义 . 图 像 类 别或 基 类 别 如 知识 的 目标检 索 的研 究 . . 1 . 颜 色 ,1 1 颜 色特征 是 图像 检 索 中应 用 最 广泛 的一 类 视觉 特 征 . 冈为 其 对 于 复 杂背 景 、 图像 大小 与方 位 等具 有 较 好 鲁棒 性 。 提取 图像 的颜 色 特 征 . 首先 要 选 择 颜 色 空 间 。 由 于 R B颜 色空 问表 示 法 G 记 录 了 图 像本 质上 的颜 色 特 性 .且 其 直接 与人 眼 的输 入 通 道 相 匹 配 . 此 当不 考 虑外 界 因 索的 影 响时 . 因 是一 种 很 好 的选 掸 。 由于颜 色对 图像 或 图 像 区 域 的方 向 、 小 等变 化 不 敏 感 , 以颜 大 所 色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征 另外 . 仪使用颜 色 特 征查 询时 . 果数 据库 很 大 . 如 常会 将 许 多 不 需要 的 图像 也 检 索 出来。… 颜 色 直方 图是 应用 最 多 的颜 色特 征表 示 法 .其相 似 性 度量 方 法 主要 有 S a e 提 出 的 直方 图交 叉法 . a e w i- n1 等 H f #提 出 的 L 关 n 系矩 阵 法 以及 S ik 幔 出 的 累加 直方 图方 法 tce4 r 颜 色 直 方 图 的优 点 是 不 受 图像 旋 转 和 平 移 变 化 的 影 响 . 进 步 借 助 归一 化 还可 不 受 图像 尺 度 变 化 的影 响 .其 缺 点 是 没有
基于内容的图像检索综述

颜 色 是 图 像 检 索 中最 先 被 采 用 的 特 征 . 主要 方 法 有 : ①
关键 词 :C B I R
颜 色 纹 理 形 状
语 义
随着 现 代 通 信 技 术 和 多媒 体 技 术 的发 展 及 I n t e r n e t 的 广 泛 普及 , 数 字 图 像 的 数量 出现 了急 剧 增 长 。 如 何从 这些 海 量 的图 像数 据 中快 速 有 效 地 找 出需 要 的信 息 ,是 一 个 非 常 有 理 论 价 值 和 实 际 意义 的课 题 。 实 际上 , 图像 检 索 已经 成 为 目前 国 内外 的一 个研 究热 点 。 从 图像 检 索 发 展 的 历程 来 看 , 主要 经 历 了两 个阶段 : 基 于文 本 的 图 像 检 索 和基 于 内容 的 图 像 检 索 。 传 统 的基 于 文 本 的 图 像 检 索 技 术 是 通 过 关 键 字 或 自由 文 本 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 。 基 于文 本 的 图像 检 索 方 式 简 单 、 易于理解 , 但 检 索 时 要 指 明文 本特 征 由 于 人 工 注 释 图像 的主 观 性 和 不 准确 性 等 弊端 , 因此 这 种 传 统 的 图 像 检 索 方 法 并 不 能 满 足 用 户 的 需 求 。 相 对 于 基 于 文本 的 图像 检索 技 术 来 说 ,基 于 内容 的 图像 检 索 实 现 了 自动 化 、 智能化的图像检索和管理 , 主要 利用 了 图像 中 的一 些 可 视 化 信 息 , 如颜 色 、 形状、 纹 理 等 信 息 作 为 检 索 的途 径, 从 而提 高 了检 索 的效 率 和 准 确 性 , 因 此 得 到 越来 越 多人 的
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。
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。
基于内容的图像搜索引擎

形状特征
基于边缘和基于区域 基于边缘的方法利用图像的边缘信息, 针对物体的外边界描述 基于区域的方法利用区域内的灰度分布 信息描述物体
缺 点
1.还缺乏比较完善的数学模型 2.目标有变形时检索结果往往不太可靠
方 法
目前特征提取与匹配的方法有: 1.傅立叶形状描述符法 2.几何参数法 2. 3.形状不变矩法 4.区域的面积比形状的纵横比
谢谢!!
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纹理特征
描述的是图像或图像某一区域所对应景物 的表面特性.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.
缺 点
当图像的分辨率变化的时候,所计算出来 的纹理有时会出现较大偏差.纹理特征作 为一种表面特性也并不能完全反映出物体 的本质属性,仅仅利用纹理特征无法获得 高层次图像内容,因而将纹理信息应用于 检索时,一些具有相似纹理的不同事物会 对检索造成误导
图像检索方法
颜色特征 形状特征 纹理特征
颜色特征
它描述了图像或图像某个区域所对应的 景物的表面性质.在同一类事物中,事物之间 通常有着相同或相似的颜色特征,因此可以利 用颜色特征来区分不同物体.
优 点
图像被放大缩小,图像质量被噪声破坏, 图像被旋转都不会对图像自身的颜色特征 有较大的影响.因此,颜色特征得到了研 究人员的广泛关注
方 法
统计法,结构法,模型法,频谱法.统计 法通过图像中灰度级分布的随机属性来描 述纹理特征;几何法结构法假定纹理模式 由纹理基元以一定的,有规律的形式重复 排列组合而成,特征提取就变为确定这些 基元并定量分析它们的排列规则;模型法 利用一些成熟的图像模型来描述纹理;频 谱法借助于频率特性来描述纹理特征.
基于内容的图像检索技术

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。
基于内容的图像检索技术度量和性能评价

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ห้องสมุดไป่ตู้
D( A , ) =( 日 一日 ) A ( H 一H口 )
其 中 ,H A和 H B分 别 为直方 图 ,A为色彩 相似 矩 阵 ,是 一个 考虑 了直 方 图维数 之 间相互 关 系 的权 重矩 阵 。 二 、算法 的性 能评价 在 图像检 索 系统 中最后 的一 个步 骤就 是对 图像 检 索结果 进行 评价 ,也 是对 检 索算法 性 能 的一 个 评价 。众所 周 知 ,任 何一 项技 术都 需要 有 评价标 准 ,并 用此 推动该 技术 的发 展 。一个 好 的评 价 标 准 不仅 能正 确 的评 价 该 算 法 的性 能 ,也 会 给 相 关技 术 指 引 正 确 的 发 展 方 向 , C B I R系统 同样也需 要有 良好 的评 价标 准 , 鉴 于 此 ,这 方面 的工作 受到 了很 多学者 的重视 。 由于 图像 的 内容带 有 强烈 的主 观性 ,所 以 在 对 图像检 索结果 进行 评价 时 ,如何 来选 定 一 种 客观 的 、有 效 的性 能评价 方法 就显 得尤 为 重 要 。通 常对 图像 检索结 果 进行评 价 时需要 从 j 个 方面 来衡 量 ,分别 是检 索结果 的 有效性 、检 索的效率和检索的灵活性。这i个方面分别是 指 :( 1 ) 检 索结果 中 的满足 用户需 求 的图像 的 成 功率 ; ( 2 ) 整个 检索 过程所 用 的时间 ; ( 3 ) 该 算法 对 于不 同应用是 否 具有 可适 用性 ,是 否 具 有较 强 的可移 植性 。 由此可见 ,评价一 个 算 法的优劣,取决于它能否在最短的响应时间 , 查 出最 多最 准确 的图像 。 量化评价方法是对检索算法有效性的评 价 。 图像检 索结 果 的有效 性容 易受 人 的主观 性 和量化评价标准的影响。人的主观性具有 明显 的个体 差异 ,不 容易 统一 。而量 化 的评 价标 准 结合通用性和直观性 ,能对检索结果进行有效 的评价 。下 面介 绍几种 常用 的量化 评价 方法 : 1 . 查全 率和查 准率 在 信息 检索 的各 种评 价方 法 中 ,应用 最 广 泛的是 查全 率 ( R e c a l 1 ) 和查 准率 ( P r e c i s i o n), 由于这 两种 方法 的优 越性 ,现在 已经被 越来 越 多的 图像检 索系 统所使 用 。 设 在检 索结果 中, A是检 索 出的 目标 图像 , A + B是检 索 出的所 有图像 ,A + C是 目标 图像 库 中所有 目标 图像 。A , B , C , D构 成整个 图像 库 。
基于内容的图像检索技术及其应用研究的开题报告

基于内容的图像检索技术及其应用研究的开题报告题目:基于内容的图像检索技术及其应用研究一、研究背景随着互联网的发展和智能手机、平板电脑等智能设备的普及,人们每天产生大量的图像数据。
这些数据包括了照片、视频截图、网络图片等。
如何高效地从这些海量的数据中找到我们需要的信息,已经成为一个亟待解决的问题。
而基于内容的图像检索技术正是解决这个问题的有效途径之一。
传统的图像检索技术主要依靠人工的标签和描述来进行检索。
这种方法存在着标签不准确、描述主观等缺陷。
而基于内容的图像检索技术使用图像本身的内容,而不依赖人工标记,自动化程度更高,能够实现更加准确和高效的图像检索。
二、研究内容与目标本次研究旨在探究基于内容的图像检索技术及其应用。
主要包括以下内容:1.基于内容的图像检索技术的研究现状分析:回顾现有的基于内容的图像检索技术,探究其在图像特征提取、相似性度量、图像检索等方面的技术特点和局限性。
2.针对基于内容的图像检索技术的研究问题,提出一种改进方案:进一步完善和优化基于内容的图像检索技术,解决其在实际应用中遇到的问题。
3.基于改进的基于内容的图像检索技术,开发相关的图像检索应用程序:通过开发图像检索应用程序,进一步验证改进的基于内容的图像检索技术的准确性、高效性和实用性。
三、研究方法和步骤1. 基于文献综述,深入了解目前主流的基于内容的图像检索技术。
2. 分析基于内容的图像检索技术中存在的问题,设计新的图像检索算法。
3. 实现改进的算法,并在实验环境中进行测试与评价。
4. 设计图像检索应用程序,验证改进的基于内容的图像检索技术的实际效果。
四、预期结果本次研究的预期结果包括:1.分析了基于内容的图像检索技术现有的研究情况和发展趋势,指出了今后研究的重点。
2.提出了一种改进方案,并在实验环境中验证了其准确性与效率。
3.设计并开发了一款基于改进的基于内容的图像检索技术的应用程序,试验结果表明该应用程序可用于实际应用场景。
基于内容的图像检索

LH2
HH2
LH1
HH1
图1
图2
计算LL低频子带所有像素点的感兴趣值:如图2所示的空间方向树 上所有对应点的像素值组成的向量的模
特征计算:小波变换
计算感兴趣值的均值MEAN和标准差SD,设定阈值T=MEAN+SD。
对感兴趣值进行排序,选取大于阈值T的点为感兴趣点。分别在感 兴趣点的8个位平面进行求和,得到每层位平面的“面积”。归一 化后即得到8个特征值。 另外,对于初始的灰度图较高的的4层位平面,分别求“面积”, 形成4个整体特征值。
2
− 3 ������21 + ������03
2
2 2
− ������30 − 3������12 ������21 + ������03 3 ������30 + ������12
− ������21 + ������03
特征计算:灰度共生矩阵
灰度共生矩阵是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的 常用方法
特征计算:HSV颜色特征
首先按下列公式将RGB图像转化为HSV图像:
然后分别计算H,S,V三个通道的一阶矩(均值)、二阶矩(方差)和三阶矩 (斜度) 1 ������������ = ������
������
������������������
������=1
1 ������������ = ������
������ ������=1
������, ������ log(������(������, ������))
特征计算:小波变换
将RGB图像按下面公式转化为灰度图像: ������������������������ = 0.299 ∗ ������ + 0.587 ∗ ������ + 0.114 ∗ ������ 对灰度图像进行3层小波变换得到如图1所示图像:
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3.4基于组合的多特征的检索
图像内容具有各种视觉特征及视觉对象的空间关系等, 而人在观察图像时也不只是观察一个特征, 而是会同时看到 图像的颜色、形状等多个组合特征。采用组合特征检索法时 可以在颜色、纹理、形状等几种查询特征中选择两种或两种 以上的特征进行组合检索。基于多特征组合检索便于用户更 灵活、更有效地表达检索要求,提高检索的准确率。
研究如何从多种渠道获取图像语义信息,如何 将图像低层特征与图像关键词结合进行图像自 动标注以提高检索准确率
4、
二 .基于内容的图像检索过程
1 2 预先分析、提取和储存各图像视觉 的底 层特征 系统根据用户提交例图采用某种方法 提取该图特征向量 3
选取相似性比较方法,将该例图的 特征与特征库中的特征进行比较匹配
颜色一致性矢量方法统计 了整幅图像中各颜色的像 素值和图像中各颜色最大 区域的像素值。
颜色矩算法主要 是采用图像中各 颜色的均值和方差 作比较,处理简单。
颜色是图像的一种重要视觉特征,具有旋转不 变性、平移不变性等优点,在基于内容的图像检索 (CBlR)中应用广泛、性能显著。
3.2基于纹理特征的检索
3.1基于颜色特征的检索
颜色表达的是图像的全局特征,是图像的主 要视觉性质,在人们对图像的印象中,颜色占了 很大的比重。颜色是图像检索中最先被采用的特 征, 主要方法有:
②颜色一 致性矢量 ③颜色 相关图
①颜色 直方图
④颜色矩
基于颜色特征的检索
颜色直方图在商用及 实验系统中都得到了 广泛应用,但缺乏 图像的空间信息。 颜色相关图法强 调同一颜色在图像 中的空间距离相关性, 检索效果好,但计算量 比较大。 颜色检索 方法
四.基于内容的图像检索技术的展望
目前,许多研究关注的是图像的特征 提取及检索匹配算法,虽然方法很多 ,但没有一个统一的模型,需要易用 的能对原始特征进行抽取的自动工具 和获取逻辑特征的半自动工具用于开 发大型、实用的多媒体信息检索系统
目前的媒体格式和编码没有考虑到内容 ,只是针对颜色、像素、样值来编码。 因此,从这些数据中抽取内容特征非常 困难。希望能够让检索算法的评价方法 能够在相同的条件下找出最佳算法,使 不同的检索方法能更好地改进和提高
清华大学计算机系结合国863高科技研究发展项 目“Web上基于内容的图像检索研究”,于1997年研 制了一个网络版基于静态图像内容的原型系统。 国防科技大学多媒体开发中心设计开发了一 个基于内容的视频新闻节目浏览检索News Video CAR。 浙江大学在多媒体图像检索的研究中, 开发了基 于图像颜色的检索系统Photo Navigator,并将基于颜 色的CBIR技术较为成功地应用于敦煌壁画数据库的研究 和开发。
一.国内外的研究现状
迄今已有许多关于内容的图像检索系统面 世。国外经典的检索系统主要有:
IBM公司开 发的OBIc Virage公 司Virage 图像搜索 引擎
哥伦比亚大 学开发的 VisualSEEK
多媒体实 验室开的 Photobook
麻省理工 学院的MIT
对于国外而言, 国内在基于内容的图像检索理论 及应用的研究起步较晚,具有代表性的研究如下:
使用直线段、 开放多边形和 封闭多边形作 为纹理基元的 纹理模型,其 排列规则由一 种图状语法结 构定义。
借助于傅里叶 频谱的频率特 性来描述周期 或者近似周期 的2-D图像模 式的方向性。
3.3基于形状特征的检索
形状是刻画物体的本质特征之一, 也是最难提取和描述的图 像特征之一。在人的视觉感知、识别和理解能力中,形状是一个 重要的参数。形状特征具有不受目标颜色、纹理、背景变化影响 的特点,它的重要原则是对位移、旋转、尺度变换的不变性。为基础, 形状特征的提取必须以图像分割作为 前提。 形状特征通常有两种表示方法: 一种是基于边界轮廓特征的表示方法,该特征的描述主要 有:直线段描述、样条拟合曲线、傅立叶描述、小波轮廓描述, 等等,其中最典型的方法是傅立叶描述。 另一种是基于区域特征的表示方法,如不变矩。前者只用到 物体的外边界,而后者则关系到整个形状区域。无论提取哪一类 形状特征,都必须分割图像。
图像检索主要经历了两个阶段
1、基于文本的图像检索
文本的图像检索是通过关键字或自由文本进行描 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。方式简单、易于理解,但检索时要指明 文本特征。
2、基于内容的图像检索
内容的图像检索实现了自动化、智能化的图像检 索和管理,主要利用了图像中的一些可视化信息,如 颜色、形状、纹理等信息作为检索的途径,从而提高 了检索的效率和准确性,
该检索方法可分两种情况进行:
异步组合检索 同步组合检索
1、
2、
3.5基于语义特征的检索
基于语义的图像检索需要解决两个方面的问题: 一是必须提供高 层语义的描述方式; 二是必须有将低层图像视觉特征射到高层语义的 方法。图像的视觉特征信息和用户视觉数据理解的不一致性, 使得视 觉底层特征和高层语义之间存在语义鸿沟。针对这一问题,许多学者 进行了研究,Amoid将图像的知识作用域分为狭义域和广义域两类, Hermes等人使用了相似性技术直接从户外图像中推导场景的自然语言 描述,有人提出了模糊布尔模型、概率布尔模型。这些方法在不同的 场合分别显示了它们在语义表达方面的能力。基于语义的图像检索方 法, 它允许用户在检索过程中用主观感觉来描述图像,这对于检索者 来说,可以提高检索效率和准确性,但是“语义鸿沟”的存在,使得 基于语义的图像检索仍面临着很大挑战。
纹理是图像的重要特征之一, 通常定义为图像的某种局部 性质,或是对局部区域中像素之间关系的一种度量,其本质是刻 画像素的邻域灰度空间分布规律。Tamura等人基于人类视觉的心 理学研究后提出了一些不同的方法来描述纹理特征,给出了几个 不同的描述纹理特征的术语: 粗糙度 (coarseness) 对比度 (contrast) 方句度 (directionality) 线性度 (linelikeness)
4 将与查询特征相似的图像,按相似度 由大至小排列结果返回给用户 5 将返回的结果经过特征调整后,形成 一个新的查询,直至得到满意的结果
基于内容的图像检索过程
三.基于内容的图像检索常用的关键技术
基于形状 特征的 检索
基于纹理 特征的 检索
基于组合的 多特征 检索
基于颜色 特征的 检索
常用技术
基于语义 特征的 检索
目前,基于内容的图像检索技术的研究热点可分为
四个方面
1、
2 、 如何选择合适的全局特征去描述图像内容和采 用什么样的相似性度量方法进行图像匹配。 基于区域的图像检索方法, 主要思想是通过图 像分割技术提取出感兴趣区域的特征;
3、
利用相关反馈技术, 根据用户需求及时调整系 统检基于内容的圈像检索方法研究和实现索, 充分利用特征和相似性度量方法,进而缩小低层 特征和高层语义之间的差距。
还需要新的特征表示方法,如基 于分形或小波的特征数学表示。
如何实现准确的特征提取将是今后研究 的一个方向, 在多特征综合检索中如何 实现算法匹配结果的归一化有待于进一 步研究
Thank you !
术语
规则度 (regularity) 粗略度 (roughness)
基于纹理特征的检索
纹理特征描述方法大致可以分为四类:统计法、结构法、模 型法、频谱法。
统计 法
通过图像中灰 度级分布的随 机属性来描述 纹理特征,最 简单的统计法 是借助于灰度 直方图的矩来 描述纹理。
结构法
模型法
频谱法
假定纹理模式 由纹理基元以 一定的有规律 的形式重复排 列组合而成, 分析它们的排 列规则。
基于内容的图像检索
组员:杨乔 曾春玲 唐硕翎
罗鹏 时浪
基于内容的图像和视频检索
一、
国内外的研究现状 基于内容的图像检索系统构成 基于内容的图像检索常用技术 基于内容的图像检索技术的展望
二、
三、
四、
引言
随着社会的信息化发展日益深入,互连网日 益普及,越来越多的图象信息是以数字方式存储 的,如何有效地管理和利用这些以图象和视频的 方式存储的信息成为十分重要的问题。因此,基 于内容的图像检索技术CBIR成为当今的一个研究 热点。