一种基于内容的图像检索系统的设计与实现
基于内容的图像检索技术
Ａｂ ｔａ ｔＷ ｉ ｈ ａ ｉ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔｏ ｅｈ ｏ ￣ｙｏ ｌｍｅ ｉ，ｔｅｔａ ｉｏ ａ ｎｏｍａ ｉｎｒ ｔｉｖ ｌｔｃ ｎｉｕ ｓｂ ｓｄｏ ｅ ｗｏ ｄ ｒ ｓｒ ｃ ： ｔ ｔｅｒｐｄ ｄｖ ｌｐ ｎ ｆ ｅ ｎ ｋ ， ｆｍｕｔ ｄａ ｈ ｒ ｄｔ ｎ ｌ ｆｒ ｔ ｅｒｅ ａ ｅｈ ｑ ｅ ａｅ ｎ ｋ ｙ ｒ ｓａｅ ｈ ｔ ｉ ｉ ｉ ｏ
一
起。它使 用 的是基 于相 似度 量 的示例 查
询方法 。 目前 国内外 许多 机构 都在 进行 相 关 的研 究 ， 推 出 了 以 ＩＭ 的 Ｑ Ｉ 和 并 Ｂ ＢＣ Ｊ
Ｏ 引 言
随着计算机技术 和网络技 术 的发展 ， 以及 多媒 体 技术的应 用 ， 数字 图像的数量正以惊人 的速 度增长 ， 传 统 的基于关 键 字的 信息检 索 技术 已逐 渐不 能满 足要
１ 基 于内容的 图像检索 系统
一
般可把 Ｃ Ｉ Ｂ Ｒ系统看 作是 介于 信息 用户 和 （ 多
求， 系统将查询要求转化为计算机内部描述 ， 并借助这 些描述与数据库 中的信息进行 匹配 ， 提取 出需 要的信 息数据 ， 用户可通过人机交 互界 面利用 相关 反馈 技术
改进查询条件进行 新一轮检索 。
ＣＩ ＢＲ不同于传统 的检索手段 ， 它是利用图像 的颜
色、 纹理 、 形状、 对象 的空间关 系等基 本特征 进行检索 ， 并把这些量化 特征与 图像存 储在
ｒｔ ｕｆｉ ｔｃｎｅｔ ａｅ 帅 ａｅ ｅｒ ｖｌＣ Ｉ ｈｓｂｅ ｒａｔ ｅｒｓ ｒｈｔｐ ． ｅ ａｉｃｍｐｎｎｓ ｆ ｏ ｔｎ —ｂｓｄｉ ｇ ． ｉ ｆｃ ｎ ，ｏｔｎ —ｂｓ ｏｓ ｉｅ ｄ． ｇ ｔｅａ（ ＢＲ） ａ ｅｎ＆ｌｃｉ ｅｅ ｃ ｉ Ｔｈ ｓ ｏ ｏ ｅｔ ｎｅ ｔ ａｅ ｅ ｅ ｒ ｉ ｖ ａ ｏｃ ｂ ｃ ｏｃ ｍａ ｒ
一种基于内容的图像检索方法
第 ｌ 第 ３期 ７卷 ２００２年 ８月
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Ｖ １１ ｏ．７
Ｎ ． ｏ３
Ｒ（ Ａ ＵＲ Ｌ Ｓ Ｉ ＮＣ Ｊ ＯＵＲ Ｌ ＮＡ ＯＦ Ｃ ＨＡＮ Ｓ Ａ Ｕ ＶＥ ＳＴ ＯＦ Ｅ Ｅ Ｔ Ｉ Ｐ Ｇ Ｈ ＮＩ Ｒ ＩＹ Ｌ Ｃ Ｒ Ｃ ＯＷＥ Ｎ Ｔ Ａ Ｃ Ｅ Ｅ）
证 明 ， 方 法 取 得 较 佳 的效 果 ． 该
关 键 词 ： 特征提取 ； 匹配度 ； 图像检索
中图 分 类号 ：ｉ３７４ Ｔ＇１． Ｃ
文 献标 识码 ： Ｂ
文 章编 号 ： ０．１ （０２０— １． １ ６ ４ ２０）３ ００ ３ ０ ７０ ０ ０
Ａ ｎ ｅ － ｓ ｄ Ｉ ａ ｅ Ｓ ａ ｃ ｅ ｈｏ Ｃｏ ｔ ｎｔｂａ ｅ ｍ ｇ ｅ ｒ ｈ Ｍ ｔ ｄ
ｄ ￣ｅ ｅ ｅ
随 着计 算 机 、 图像处 理 和数 据 库技 术 的发 展 ， 从 多媒 体 数据 库 中进行 图像检 索 成 为人们 研 究 的一 个 热点 ． 图像 检 索可 以在 军 事 、 司法 部 门 、 理 信 息 系 地
统 和遥 感 系统 、 医学 等领 域 发挥 重 要作 用 ． 如通 过 扫
ｂ ｂ ａｎ ｄ ｂ ｓｎ ｈ ｔ ｏ ｒｖ ｄ ｂ ｘ ｒｅ ｃ ｅ ｏ ｔ ｉｅ ｙ ｕ ｉ ｇ ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｐ ｏ ｅ ｙ ｅ ｐｅｉｎ ｅ．
Ｋｅ ｒ ｓ￣ ｘｒ ｃｉｎ ｏ ｍａ ｅ’ ｈ ｒ ｃｅ ； ｅ ｔ ｒｑ ａ ｔｆ ａ ｉｎ ｏ ｍａ ｅ’ ｈ ｒ ｃｅ ； ｏ ｕ ａｉｎ ｏ ｔ ｈ ｙ ｗｏ ｄ ｅ ｔａ ｔ ｆｉ ｇ ｏ Ｓ ｃ ａ ｔｒ ｖ ｃｏ ｕ ｎ ｉ ｃ ｔ ｆｉ ｇ Ｓ ｃ ａ ｔｒ ｃ ｍｐ ｔｔｏ ｆ ｍａｃ ａ ｉ ｏ ａ
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
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系统的研制
科技值 息
０计算机 与网络信息技术 Ｏ
Ｓ Ｉ Ｎ Ｅ ＩＦ ＭＡ Ｉ Ｎ ＣＥ Ｃ Ｎ ＯＲ Ｔ Ｏ
２Hale Waihona Puke ０６年第１ 期 基于内容的图像检索系统的研制
李 娅 （ 山科技 学院计 算机 系 广 东 佛 佛山 ５８０ ２ ０ ０）
ｔｖｎ 。 ｏ ｃｅｅ ｓｓｅ ｉ ｎｔ ｄ ｃ ｄｔｉ ａ ｅ ｌｏｄｓ ｕ ｓｓｔ ｉ ｏｔｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙａ ｕ ｅ ｔｒ ｘｒ ｃｉｎ ａ ｄ ｒｔｉｉｇ Ｏｕ ｔ ｙｐｏ ｉｅ ｒ ｉｇａｃ ｎ ｒｔ ｙｔｍ ｓｉ ｒ ｕ ｅ ． ｓｐ ｐ ｒａｓ ｉｃ ｓｅ ｉ ｍｐ ｒａ ｔｔｃ ｎ ｌｇ ｂｏ ｔｆａｕｅｅ ｔａ ｔ ｅｒｖｎ ， ｉ ｏ ｈ ｍ ｏ ｎ ｒｓｕｄ ｒｖｄ ｓａ
ｇ ｏ ｙ ｆ ｒ ｔ ｅ ｉ ｇ ｅ ｒ ｈ． ｏ ｄ ｗａ ｏ ｈ ｍａ ｅ ｓ ａ ｃ
Ｋｅ ｒ ｓｉ ｇ ｅ ｒｈ ， ，ｏｏ ｉｔｇａ ｙｗｏｄ ： ｍａ ｅｓ ａｃ Ｅｄｃ ｌｒｈ ｓｏ ｒｍ
随 着 多媒 体 技 术 因 特 网 络 的 迅 速 发 展 ， 像 来 源 不 断 扩 大 ， 容 图 大 系 统 插 入 模 块 对 图 像 进 行 分 割 ，标 识 出需 要 的 对 象 或 内容 关 键 量高 速存储 系统为 图像 的海量存储提供 了基本保障 ， 各行 各业对图像 点 ， 以便 有 针 对性 地 对 目标 进 行 特 征 提 取 。 的使 用越来越广泛 ， 图像信息资源的组织 、 管理和检索 显得 日益重要。 图像处理模块实 现特征提取 。 对用户或系统标明的图像对象进行
高多媒体数据检索的效率。 （ 基于内容的检索采用 一种近似的 匹配技术。 ４ ） ２基于内害的图像 检索系统的实现方法 ．
基于内容的Web图像检索系统设计与实现
（ 河南工业大学信息科学与工程学 院 河南郑州 ４ ００ ） ５ ０ １ 摘要 ：基于 内容 的图像检 索主要是根据 图像的颜色、纹理和形状等特征进行 图像信息查询的检 索。本文首先介绍
了基 于 内容 的图像检 索的 系统结构 ，重点讨论 了特征提取技 术及 ｓｉｅ 技术 ，并针对具体的数据库 ，建立 了一个利 用 ｐｄｒ 颜 色和纹理的综合特征 的 Ｗｅ ｂ图像检 索系统 ，与采用单一颜 色特征检 索进行 了比较 ，最后对 实验结果进行 了分析和讨
个典型的图像检索系统结构 图如 图 １ 所示 。 ３ 基于内容的 图像检索
一
颜 色是在 图像检 索中应用 最 为直 观 、显 著 的 视 觉信息 ，因为颜色 和图像 中 的物 体 、背景 十分 相关 ，而 且相对 于其它 特征 ，颜色 特征 的优 势也 十分 明显 ，它对 图像本 身 的尺寸 、形 变 、方 向的 依 赖性很 小 ， 有很强 的鲁棒性 ， 且计 算也 比较 具 并 简单翻 。因此 ， 颜色特征能够很好 的表示 图像 的全局 信 息 ，是 描述 图像所不 能缺少 的信 息 。 目前 有很 多 种颜色 特征提 取 的方 法被提 出来 ，主要有 颜色 直方 图、颜色矩 、颜 色相关 图和颜 色聚合 矢量等。 ３２ 纹理特征 ．
１ 引言
近年来 ，伴 随着 信息 化社会 的 到来 ，多媒体 高速发展 ，以 图像为 主的多媒体信息 也急剧增加 。 如何准 确 、快速 地从大 量 的互联 网 图像 库 中找 出 所需要 的图像 ，成为许 多研 究者 急需 解决 的一个 重要课 题 。现有 的 图像 搜索 引擎 大部 分是 通过 文 字表达 来进行检 索 的 ，而 图像 的信息 以及 查询要 求不能 用文字充 分 、合 理 的描述 ，所 以检 索效率 和精度非常低 。Ｃ Ｉ ＢＲ技术 的产生合理地 解决 了这 个问题 。基于 内容 的图像检 索（ＢＲ是指直接 根据 Ｃ Ｉ） 图像 的颜色 、纹 理 、形 状 等特征 进行 图像 信息查 询的检索 ｌ 】 １ 。新一代互联 网上 的多媒 体搜索引擎 也 是以Ｃ Ｉ Ｂ Ｒ技术 为基础的 。由此 ，本文设计 了一种 基于颜 色和纹理 特征 的 ｗ ｂ图像 检 索系统 ，通 过 ｅ 与示例图片的内容特征 匹配搜索 出所需要 的图片 。 ２ 图像检索 系统模 型 Ｗｅ 环 境下基 于 内容 的 图像 检索 系统 主要 由 ｂ 库生 成子 系统和查询 子系 统构成 ，前 者通 常 以离 线的方式工作 ，后者则主要完成在线 的图像检索 。 Ｗｅ ｂ图像检索 的一般 过程 为 ：首 先通 过库 生
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。
基于大数据的图像检索系统设计与开发
基于大数据的图像检索系统设计与开发随着信息技术的发展和互联网的普及，我们生活中的每个领域都涉及到了大量的数字化和图像化数据。
而这些数据的管理和检索已经成为了非常重要的问题。
通过利用大数据技术和人工智能技术，图像数据的检索变得更加高效和准确。
本文将介绍基于大数据的图像检索系统的设计和开发。
一、需求分析在设计和开发图像检索系统前，我们需要进行充分的需求分析。
首先，我们需要明确图像检索系统的主要功能和应用场景。
考虑到图像检索系统需要有效地对大量的图像数据进行处理和分析，因此我们需要选择一种可以快速处理大规模数据的技术。
同时，考虑到图像检索系统通常需要提供高效的查询和搜索功能，我们需要选择一种高效的算法来进行图像的特征提取和匹配。
此外，为了方便用户的使用，我们需要设计一个简洁明了的用户界面，让用户可以通过简单的操作来实现图像的查询和搜索。
二、技术选型在进行系统设计和开发前，我们需要明确所选用的技术栈。
考虑到大规模的数据处理和分析，我们需要利用Hadoop等大数据处理技术。
同时，为了进行高效的图像特征提取和匹配，我们可以选择利用SIFT或SURF等特征提取算法来进行特征提取。
另外，为了保证用户界面的友好性和易用性，我们需要选择一种易于使用的前端框架进行系统开发。
在这里，我们可以选择React等框架来进行开发。
三、系统设计基于以上需求分析和技术选型，我们可以开始进行系统设计。
首先，我们需要将系统分为前端和后端两部分进行设计。
前端部分主要负责用户界面的设计和交互，后端部分则主要负责大数据处理、特征提取和匹配等功能。
前端设计分为两个部分，一部分是用户登录和注册的界面，另一部分是图片上传和搜索的界面。
用户在登录和注册完成后，可以通过上传图片进行搜索。
后台系统在接收到上传的图片后，会自动进行特征提取和匹配，并返回匹配结果给前端页面。
后端设计则分为大数据处理和特征提取等两个模块。
大数据处理模块主要负责数据管理和分析，利用Hadoop等技术处理海量数据。
一种基于内容的图像检索方法
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 ３ １ ４：４ ３ ８： 。 ，２： ８ 考 虑 到 检 索 的 时 间需 求 和 视 觉 效 果 ，６ ４ ４的 方 案 比 较 适 合 １：： 当 前 的系 统 需 求 。图 １是 采 用 １ ： ： ６ ４ ４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
（ Ｂ Ｒ：ｏ ｔｎ ａｅ ｇ ｅｒ ｖ １ 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 Ｃ Ｉ Ｃ ｎｅｔ ｓｄＩ ｅＲ ｔ ｅａ 提 Ｂ ｍａ ｉ ） 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
：
基于内容的图像检索系统设计
数据 接收和处理 带来 的时间延 时 ，当接收到 时间信息报文后 ，根 据 出版 社 ．
当 前 时 间 的状 态 ，对 时 间 信 息 进 行 处 理 生 成 下一 时刻 的时 间信 息 ， 而 后 用 下 一 时刻 秒 信 息 或 者 下 一 帧 的帧 头 触 发 显 示 。
５ 、 结 语
保持 口线此刻的状 态 ；ＤＳＰ读取此 刻 口线上的状态 ，通过算法 将 口 为 测控设备 同步对时的实际需 求。
线状态转换为 时延返检值 ，再将 口线拉低 以启动下一次返检操 作。 参 考文献
３．５电 源 模 块
［１］周兴华．单片机 Ｃ程序设计．北京航 空航天大学 出版社，２００７—１ ０．
的评价标准。用户的视觉判断是通过人 的视觉判断来对结果的好坏 ［１］ 吴介。裘正定．底层 内容特征 的融合在 图像检 索 中的研 究进展 做 出评价 ，这种评价方法 比较简单直观 ，使 用于一次实验结果 的分 ［Ｊ］．中国图象图形 学报，２００８，１ ３（２）：１ ８９—１９７． 析 或 小 型 系 统 的 结果 分析 ，不 适 合 多 次 实 验 或 大 型 系 统 的 分 析 ；而 ［２］ Ｍ Ｖ Ｓｕｄｈａｍａｎ１，Ｄｒ．Ｃ Ｒ Ｖｅｎｕｇｏｐａ］．Ｉｍａｇｅ Ｒｅｔｒｉｅｖａ］ｆｒｏｍ 且人 的视觉判断是通过人的主观感受来对系统进行评价 ，这种评价 Ｄａｔａｂａｓｅｓ：ａｎ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｕｓｉｎｇ Ｒｅｇｉｏｎ Ｃｏｌｏｒ ａｎｄ Ｉｎｄｅｘｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ
频得 以产 生最终的可编程信号 。
后增加北斗对时模块和扩展系 统功能提供 了便 利 。经测试 ，系统 可
时延返检模块主要 的工作是将返检值 从指定 的口线上读出。返 以在 只 靠 内部 电池供 电的情 况 下 可 靠 工 作６个小 时 以 上 ，能 够 很 好 检值 采取循环查询的方式读取 ，每当 口线上测得一组时延返检值 ， 地解决船载 时统设备在潜艇上使 用存在的 问题 ，满足潜艇潜航过程
一个基于内容的图像检索系统的实现
第２ ８卷 第 ６期 ２Ｏ Ｏ ６年 ｌ ２月
宜春学 院学报 （ 然科学 ） 自
Ｊｕｎｌ ｆ ｉｈｎＵ ｉｅ ｉ （ ａ ｒｌ ｃｅｃ ） ｏ ｒ ｃｕ ｎｖｒ ｔ ｎｔ ａ ｓｉ ｅ ａｏＹ ｓｙ ｕ ｎ
Ｖ０． ８． ｏ ６ １２ Ｎ ． Ｄｅ ． ０ ６ ｃ ２ｏ
一
个 基 于 内容 的 图像检 索 系统 的 实 现
马松 霞 郑 忠龙 卢进 军 。 。
（．浙 江师 范大 学，浙 江 １
金华
３ １０ ；２ ２０４ ．山特公 司中 国深圳 分公 司，广 东 深圳
５８０ ） １１１
摘
要 ：文章 实现 了一 个基 于内容 的图像检 索系统 ．该 系统 引入 了基 于非 负矩 阵分解 Ｎ Ｆ （ ｏ —ｎｇ－ Ｍ Ｎ ｎ ｅａ
整个过程是一个逐步逼近和相关反馈的过程 ． １ 图像视觉特征 的提取和 表达
２ ２ 将相关反馈结合进 基于内容的图像检索 ． 将 目标 模 型 ０ （ Ｄ，Ｆ，Ｒ）与 一 组 相 似性 测 度 Ｍ ＝
｛ ｍ ｝结合 ， 就可 以指 定一 个基 于 内容的 图像检 索 的模型
（ Ｄ，Ｆ ，Ｒ，Ｊ）． 索过程主要包括以下几个步 骤 ：１ Ｉ Ｉ ｆ 检 ）初
始化权重 Ｗ＝ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ，
，
］ ，此时 同类 的各 权重具 有相
同的重要性 ；２ ）根据权 重 把 用户 的查 询要求 分 到各 个
特征 上 去 ；３ ）在 每个 特 征 中，根据 权重 进一 步把
图像 内容可 以理解为一 个简化 了的层 次模 型 ．第 一层 为原始数据层 ，即图像 的原 始像 素点 ；第 二层 为物理 特征 层 ，反 映了图像 内容的 低层 物理特 征 ，如颜 色 、纹 理 、形 状 、轮廓等 ；第 三层 为语义 特征层 ，是 人们 对 图像 内容概 念 性的反映，一般是 对 图像 内容的文 字性 描述 ．图像 特征 的表示方法 有三种 ：数 值表 示 、关系 表示 和语义 表示 ．譬 如 ，图像 的颜色可用 Ｒ、Ｇ、Ｂ三种数值 表示 ，图像 中对 象
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:
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 Ｓ １２ 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 ） ２ ５ ｃ３ ｋ ０Ｈ∈［ ，６ ） 一 ２ ｋ ％ ５ 一 ／ ＝ ， ０ ３ ０
维普资讯
科技情报开发与经济
文章编号 ：０ ５ ６３ （０ ７ １— ２ ５ ０ １０ — ０ ３ ２ ０ ）５ ０ ４ — ３
Ｓ ＩＴ Ｃ Ｆ Ｒ Ａ Ｉ ＮＤ Ｖ Ｌ Ｐ Ｅ Ｔ＆ Ｅ Ｏ Ｏ Ｙ Ｃ—Ｅ ＨＩ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｅ Ｅ Ｏ Ｍ Ｎ Ｎ ＣＮＭ
度和亮度值分如下 ：
０ １ ３ ５≤＾ ３ ０或 ０ ≤２ ＜ ￣ ６ ≤＾ ３
１ ２３ ＾≤ ５ ≤ ０ ２ ５ ０≤＾≤ ７ ５ ３ ７５≤＾≤ １ ５ ５ ４ １ ５≤ ＾≤ １ ５ ５ ９ ５ １ ５≤ ＾≤ ２ ５ ９ ７ ６ ２ ５≤ ＾≤ ２ ０ ７ ９ ７ ２ ５≤ ｈ≤ ３ ５ ９ １ ０． ０≤ｓ ｏ． ＜ ０８ １， 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 ｎ Ｈ一 ２ ｋ ）６ ｍ＝ ， ５ Ｉ０ｋ＝ ，５２ Ｖ ＝ ａ ＂ １Ｏ ＋ Ｉ （ ｌ３，； ＝ ，３１ ： Ｌ： （ ）一 （－ ２ ｋ）６ ｎ ２，。 ；ｚ０，４ｌｋ＝ Ｖ ＝ ａ ｈ １Ｏ ＋ ２ ＝ ４ ６ ｋ＝ 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 ：Ｐ ９ ．１ Ｔ３１ ４ 文献标 识码 ： Ａ
基于LIRE和Struts的CBIR系统的设计与实现
写的 ， 轻量 级 的 、 具有效率 的 Ｃ Ｂ Ｉ Ｒ开 源 程 序 库 ， 其 中包 括 特 征 提取 方 法 、 建 立索 引方法 、 匹 配 图像 方 法 ， 例 如
颜 色 布 局 、边 缘 直 方 图 、 Ｐ ＨＯＧ、 Ｃ ＥＤ Ｄ、 Ｊ Ｃ Ｄ、 Ｆ Ｃ Ｔ Ｈ等 。
Ｌ Ｉ Ｒ Ｅ库遵 循 Ｇ ｎ ｕ Ｇ Ｐ Ｌ许 可
１ ． ２ Ｓｔ ｒ ｕｔ ｓ
Ｓ ｔ ｒ ｕ ｔ ｓ ［ ｓ ｌ 是一个 免费开源 的 Ｍ Ｖ Ｃ框 架 ． 可创 建 简 洁 的、 模 块 化 的 Ｗｅ ｂ 应用 ， 是 可 拓 展 工 具 的结 构 。 Ｓ ｔ ｒ ｕ ｔ ｓ ２ 是 众 多 Ｗｅ ｂ框 架 中 较 为 优 秀 的一 个 ． 它构建在 Ｘ Ｗｏ ｒ ｋ 框架 之 上 ． 其 核 心 是 Ｗｅ ｂ Ｗｏ ｒ ｋ ． 采 用 拦 截 器 机 制 使 得 业 务逻 辑 和 Ｓ ｅ ｒ ｖ ｌ ｅ ｔ Ａ Ｐ Ｉ 完 全脱 离 开 ． 开 发 人 员 能更 多 地 关
常大 ．俨 然 已经 不 符合 当前 大 数 据 时 代 的 趋 势 。然 而 ， Ｃ Ｂ Ｉ Ｒ是 通 过 提取 图像 特 征 ． 建 立 特 征 数 据库 ， 最 后 匹 配 特征 来 检索 图像 的 ． 此 过程 可 自动完 成 ． 无 需 人 工 干预 。
近年来 ． 互 联网的蓬勃发 展 ． 更 是给 Ｃ Ｂ Ｉ Ｒ 注 入 了
示． Ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ Ｗｒ ｉ ｔ ｅ ｒ 通 过 函数 ａ ｄ ｄ Ｄ ｏ ｅ ｕ ｍ ｅ ｎ ｔ 将 文 档 添 加 到 索
１ 相 关 技 术
１ ． １ ＬＩ ＲＥ
(完整版)Web图像检索系统原型设计和实现
Web图像检索系统原型设计和实现摘要计算机处理能力的日益增强，因特网技术的广泛普及和网络带宽不断提高,大量的图像信息不断产生，如何从这些海量图像数据中搜索人们感兴趣并有效利用这些图像，成为迫切需要解决的问题.本设计介绍了在web中检索图像的基本概念和常用的重要技术,并简要阐述了它们的基本概念、原理，说明了目前这一领域的发展现状。
本文介绍了图像的特征:颜色特征、纹理特征和形状特征，和以图像内容特征为基础的Web图检索原理。
最后以基于内容的图像检索为重点，利用Matlab对Web图像检索系统进行了模拟和验证。
我的工作是Web图像检索系统原型的架构和检索界面的设计和实现，利用matlab gui设计系统界面以实现图像的检索功能。
关键字：Web图象检索，特征提取，Matlab GUIAbstractWith the capacity of computer increasing ， Internet technology is popular more and more。
A mass of image data informations is produced constantly,so image retrieval becomes a urgent problem.Firstly， the basic concept of Web image retrieval and some technologys are introduced in the paper; secondly we describes the image features：color feature，texton feafure,shape feafure. the theory of Web image retrieval is based on these content features. Meanwhile ,several important image retrieval algorithms are introduced and compared in the paper. Finally, we made experiment on Matlab for web image retrieval 。
基于图像处理的识别系统设计与实现
基于图像处理的识别系统设计与实现第一章：引言人们对于图像处理和识别技术的需求越来越大，尤其在各种繁忙的生产、工业和环保场所。
通过对图像识别的研究和开发，可以提高工作效率和减轻人类的工作负担。
为此，本文将介绍一种基于图像处理的识别系统设计与实现。
第二章：系统设计2.1 系统总体设计基于图像处理的识别系统由硬件和软件两部分组成。
硬件包括摄像机、图像采集卡、计算机等设备，软件包括图像采集软件、图像处理软件和识别算法。
2.2 系统功能设计系统主要功能为图像采集、预处理、特征提取和目标识别。
图像采集用于获取目标的原始图像信息，预处理包括去噪和尺寸调整等操作，特征提取则是将目标的特征值与已知目标进行比对，目标识别则是最终的输出结果。
2.3 系统流程设计系统流程设计包括预处理阶段、特征提取阶段和识别阶段。
预处理阶段是对目标图片进行去噪和尺寸调整处理，以减少误差和准确提取出目标特征；特征提取阶段是通过算法计算出目标的特征值，并与已知数据库进行比对；识别阶段则是将比对结果反馈给用户。
第三章：系统实现3.1 硬件平台本系统的硬件平台包括一台计算机、一台摄像机、一张图像采集卡以及其他需要的配件。
其中，计算机作为图像处理和识别算法的运算平台，摄像机用来记录要识别的目标图片，图像采集卡则用于连接计算机和摄像机之间的信息传输。
3.2 软件平台本系统的软件平台包括图像采集软件、图像处理软件和识别算法软件。
图像采集软件用于实时的图像获取和处理，图像处理软件用于基础图像处理等操作，识别算法软件是本系统的核心，用于将目标图片与数据库进行比对和识别。
3.3 系统实现细节本系统采用具有优异性能的计算机和高清晰度的摄像机，以确保原始数据的可靠性。
同时，预处理使用OpenCV图像处理库，另外特征提取则基于深度学习技术，通过Python编程语言实现算法的设计和优化。
第四章：系统测试和验证4.1 测试设计在测试前需要确定测试用例，测试用例包括多种不同类型的目标情况，以验证识别系统在各种不同情况下的准确性和稳定性。