基于内容的图象检索技术

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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

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技术综述

郑浩华广东广州华南理工大学计算机科学与工程学院
矩阵分析法、马尔可夫分析法、多Ｒ鹰向回９１ＭＲＳＡＲ模型以及遗传算法等。－Ｔｍｕａ等从人类感知心理学的角度提出ａｒ（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ｑｕｒ色。采用直方图计算圈像问的十似性比日ＢｘｍＩ）ｙＥａＪ方式。用户给出示例的垒部ｌｅ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Ｓｉ和Ｂａｌｄ于１９年提出的，ｗａｎｌａ９１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ｇｌ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【３１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Ｗｅｂ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１６页２述。纹理统计特征分析方法主要有共生图像帻索。

基于内容的图像检索技术综述

摘要：简要介绍亍无线局域网的相关技术，分析了现阶段无线局域网面临的主要安
全问题，并有针对性地提出了相应的安全保障措施。
关键词：无线局域网；网络安全技术；ＩＥＥＥ８０２．１ｌ
中图分类号：７ｒＰ３９３．０８
文献标识码：Ａ
ｌ无线局域网络简介
信号的军盖范围，使ｗＬＡＮ移动性得到极大提高。
１．１无线局域网络的概念
等优点，冈此发展迅速。但由于无线局域网是基于空间进行传
达到随时随地接人局域网络的境界。
பைடு நூலகம்
播，因此传播方式具有开放性，这使无线局域网的安全设计方案
摘要：介绍了基于内容图像检索系统的基本组成，以及颜色、纹理、形状、多特征综合等主要的图像特征提取方法，并根据查准率、查全率进行了评价。
关键词：图像检索；查准率；查全率
中图分类号：Ｇ２５２．７，
文献标识码：Ａ
有关图像检索的研究是从２０世纪７０年代开始的，主要是幅标准样例图像来进行特ｆｉＦ提取，然后由系统在特征库中查找
６６１．
科技情报开发与经济
ＳＣＩ－ＴＥＣＨＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ＆ＥＣＯＮＯＭＹ
２００９年第１９卷第２８期
文章编号：１００５－６０３３（２００９）３．￥－０１０１－－０２
收稿日期：２００９—０７—１５
无线局域网应用安全的研究
刘云峰
（山两工程职业技术学院．山西太原，０３００００）
（４）颜色相关图（ＣｏｌｏｒＣｏｒｒｅｌｏｇｒａｍ）。颜色相关网反映了不同颜色对，即像素对之间的空间相关性，也可简化为相同颜色的像素间的空间关系。其主要是用像素对相对于距离的分布来表达图像信息，其特征范围相对较小，计算简便，检索效果比颜色直方图和颜色聚合向量更好。１．２纹理特征

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￣Ｓｒｋｒｒｎｏ颜ｔｔｉｅ和Ｏｅｇ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：ＢＲ颜色纹理形状性能评价方法ＣＩ
．
中图分类号：Ｐ９．１文献标识码：Ｔ３１４Ａ
文章编号：０７９１（０２０－１９０１０ —４６２１）１５－２０Leabharlann 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，Ｉｒｏ模￣Ｍａｋｖ型、ｒｃａ模型、尔科夫随便机场、回归模型等，过少量的参Ｆａｔｌ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，Ｈａｏ变换、？Ｇｂｒ￣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。

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。

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。

基于内容的图像检索技术综述与展望

ｍａｅｇｏｓｆｓｃｒｅｎｍｂｒｏｇｆｒｔｎｉｂｃｍｉｇａｍｐｒｎｅｅｒｈｓｂｅｔｅａｓｆｈｅｔｒｓｏｋｏｄｕｅｏｈａｌｇｕｅｆｉｅｉｏｍａｉＳｅｏｎｎｉｏｔｔｓａｃｕｊｃ．ｃｕｅｏｅｆａｕｅｆｕａｍａｎｏａｒＢｔ
Ｃｏｅ－ｂａｅｍａｅＲｅｒｅａｃｎｔｎｔｓｄＩｇｔｉｖｌＴｅｈｎｏｏｉｓＳｕｍｍａｙａｏｐｅｔｌｇｅｒｎｄＰｒｓｃｓ
ＴｏｇＺｈｎｉｇｎｅｘｎ
（ａｔｎｉｒｒｇｔｎＭａａｅｅｔｆｃ，ａｇｈｕ３２０ＣｈａＱｉｎｇＲｖｒａｉｎｇｍｎｉＨｎｚｏ１，ｉ）ａｅＩｉｏＯｅ１０ｎ
Ａｂｔａｃ：ｉｔｒｐｉｄｖｌｐｍｅｔｆｍｕｔｅｉｔｃｎｏｏｇｓｒｔＷｔｈｅａｄｅｅｏｈｎｏｌｉｄａｅｈｌｙ，ｎｔｒｉｇｅｈｏｙａｄｎｏｍａｉｎｄｉｉｉａｉｎｍｅｗｏｋｎｔｃｎｏｌｇｎｉｆｒｔｏｇｔｚｔｏｐｒｃｓｉｇ，ａｅｄｔｈｔｐｏｌｏｔｃｔｒｒａｉｇ．ｏｅｓｎｉｇａａｔａｅｐｅｃｎａｔｗｉｈａｅｉｅｓｎＨｏｗｏｃｒｙｎｔｒａｉａｉｎ，ｅｍａａｅｅｎｄｔｅｒｅａｏｍｎｃｔａｒｏｈｅｏｇｚｔｏｔｎｇｍｎｔｎｈａｒｔｉｖｌｈｅｔ
题。本文对内容的图像检索问题进行了综述，并展望了其未来的研究方向。关键词：基于内容的图像检索；展望

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—１０．
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，２００８，１３（２）：１８９—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］ＭＶＳｕｄｈａｍａｎ１，Ｄｒ．ＣＲＶｅｎｕｇｏｐａ］．ＩｍａｇｅＲｅｔｒｉｅｖａ］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：ａｎＡｐｐｒｏａｃｈｕｓｉｎｇＲｅｇｉｏｎＣｏｌｏｒａｎｄＩｎｄｅｘｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅ
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

基于内容的图像检索技术度量和性能评价

——
ห้องสมุดไป่ตู้
Ｄ（Ａ，）＝（日一日）Ａ（Ｈ一Ｈ口）
其中，ＨＡ和ＨＢ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，ＣＢＩＲ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（Ｒｅｃａｌ１）和查准率（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ），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。

云环境下基于内容的多源加密图像检索技术研究

云环境下基于内容的多源加密图像检索技术研究云环境下基于内容的多源加密图像检索技术研究摘要：针对大规模图像研究和分析的需求不断增长，本文提出了一种云环境下基于内容的多源加密图像检索技术。

该技术涵盖了图像加密、多源搜索、内容分析和云计算等研究领域，并结合了深度学习和人工智能等先进技术，解决了传统图像检索技术的局限性和不安全性问题。

本文设计了一种基于加密降维和压缩的图像加密方法，使得加密后的图像不仅保证安全可靠，并在数据传输和存储中具有高效性和低成本性。

此外，本文提出了一种多源图像搜索引擎，可以充分利用多个数据源中的信息，提高检索效率和准确率。

最后，基于内容的图像分析技术被应用于本文中的图像搜索引擎中，可以快速分析和定位特定物体，并通过云计算输出相应结果。

实验结果表明，该技术在提高图像检索效率、准确率和安全性方面具有明显优势，可以广泛应用于图像处理、信息安全等领域。

关键词：云计算，图像检索，加密，多源搜索，深度学习，内容分析，人工智能。

引言图像检索是图像处理中一个重要的研究领域，它涉及到图像存储、压缩、传输、处理、分析等多个方面。

随着互联网技术的发展，图像数据不断增加，人们对于快速、准确的检索技术的需求也越来越高。

传统的图像检索技术主要依靠文本标签、关键字等元数据信息进行搜索，然而这种方法的准确性和效率都存在很大的局限性，尤其是在海量数据处理和安全保护方面。

因此，如何提高图像检索的效率、准确性和安全性仍是一个具有挑战性的课题。

随着云计算和大数据技术的快速发展，一种新型的图像检索技术——基于内容的图像检索技术应运而生。

该技术主要基于图像的本身特征进行检索，可根据图像组成元素（如颜色、形状、纹理、物体等）进行检索，因此具有更高的准确性和效率。

此外，云计算技术可提供高效、可靠的数据存储和处理平台，为图像检索技术的实现提供了有力保障。

然而，云环境下的图像检索技术面临的一个重要问题就是数据的安全性。

设计一种加密方法，对图像数据进行保护很有必要。

基于内容的图像检索

LL HL3 HL2 LH3 HH3 HL1
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:

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。