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
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。
基于内容的图像检索技术
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 １ １ｏ ） ２ｏ ｏ
（ｏ ｌ ｇ ｆ Ｉｆ ｒ ａ ｉ ｎ ｓ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｅｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｏ ａ ｎ Ｖ ｒ ｉｙ ｉ ｏ ｉ ｇＪ ｎ ｈ ｕ １ １Ｏ ） ｃ ｌ ｅｅ ｏ ｎ ｏ ｍ ｔ ｏ ｃ ｅ ｃ ｎ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ，Ｂ ｈ ｉ ｕ ｉｅ ｓ ｔ ，Ｌａ ｎ ｎ ｉ ｚ ｏ ２ Ｏ Ｏ
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
一种新的基于内容的图像检索方法
Ｄ ＝√（ 一 ｒ ｒ ＋（ 。 ｇ） ｂ 一 ２ １ ， ） ｇ一 ： ＋（。 ６） ） （
式 中 ： 为距 离 ； ｒ， ｂ） 示 ２ Ｄ （ 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 ：
Ｌ ｃｎ 是 一 个 高 性 能 、 扩 展 的 信 息 检 索 工 具 ｕｅ ｅ 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 Ｌ ｃｎ ｕｅ ｅ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 ：ｕｅ ｅ图像检 索； 氏距 离； Ｌ ｃｎ 欧 内容检 索 中图分 类号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １３
ＣＩ Ｂ Ｒ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技术研究现状综述
从国内的研究来看, 主要集中在基于图像颜色的查询和基于形状 的查询。例如: 清华大学曾做过关于敦煌壁画的图像检索研究, 用壁画 的主色调来判断其绘制的年代, 并且开发了一个基于内容的图像系统 Ing Retr, 可以根据主颜色、纹理、颜色直方图、颜色分布和主题词来 对图像的内容进行描述, 并采用相似索引技术加快检索速度。中国科学 院计算机技术研究所研究的多媒体 信息 检索 系统 MIRES, 可以在 In te rne t 上按内容对图像信息或文本信息进行检索。
1 引言 图像是人们对客观世界事物的一种描述和记录, 图像所包含的信 息内容远远超出语言和文字所表达的范围。随着多媒体技术和网络技术 的迅猛发展以及数字图像的广泛应用, 数字图像的数据量迅速增大, 这 不仅需要对图像进行存储和传输, 还要对其进行处理和查询。从图像数 据库中查找自己所需的图像, 同时确保查全率和查准率的技术即为图像 检索技术, 图像检索技术是多媒体应用的关键技术。图像检索的目的就 是为了解决图像数据库与用户需求的匹配和选择问题。 2 国内外研究现状 2.1 图像检索的发展历史 20 世纪 70 年代 有关图像检索的研究 主要是借用文 本索引技 术, 即基于 文本的图像检索 技术 ( Te xt- b ase d Im ag e Re trie val, TBIR) 。 查询操作是基于图像的文本描述, 其方法是对图像文件建立关键词或文 本标题以及一些附加描述信息, 然后将图像的存储路径和图像关键词之 间建立联系, 传统的关系数据库就可以满足这样的要求, 但这种方法有 其不便的地方: 一是必须由人工完整地标注所有图像, 对于小图像集合 问题不大, 但对于无法计数的图像, 用这种方法显然不可行; 二是图像 所包含的信息量极其丰富, 不同用户对同一张图像的描述不尽相同, 导 致对图像的标注没有统一标准。90 年代以后, 出现了对图像的内容语 义 进行 分 析和 检索 的 图像 检索 技术 , 即基 于内 容 的图 像检 索 技术 ( Co nte nt- ba sed Ima ge Re trie val, CBIR) , 事先抽取图像数据库中所 有文件的特征, 用户检索的过程是提供一个目标图像, 系统抽取该目标 图像的特征, 然后同数据库中所有图像的特征进行比较, 并将与目标图 像特征相似的图像返回给用户。二者相比较, 基于内容的图像检索的速 度和效率上要求更高。 目前常用的基于内容的图像检索技术包括: 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, 一般采用直方图来描述。该方法 有特征提取和相似度计算简便的优点, 但不能反映图像中对象的空间特 征; 基于纹理特征的检索: 图像可以看成是不同纹理区域的组合。根据 纹理特征进行检索主要考虑粗糙性、方向性和对比性三种特征; 基于形 状特征的检索: 采用该特征进行检索时, 用户通过勾勒图像的形状或轮 廓, 从图像库中检出形状类似的图像。 2.2 基于内容的图像检索的研究现状 目前国外 已有不少应用于实 践环境的基于内容的图 像检索系 统, 下面介绍几个比较有代表性的系统: Virage : 由 Virag e 公司开发的基于内容的图像搜索引擎。它支持 基于颜色、颜色布局、纹理和结构的可视化查询, 支持上述四个查询的 任意权重组合。 Retrieva lW are: 是由 Excalib u 技术公司开发的基于内容图像检
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综述
3科技资讯科技资讯S I N &T NOLO GY I NFORM TI ON 2008N O.03SC I ENC E &TEC HNO LO GY I N FO RM A TI ON 学术论坛基于内容的图像检索技术综述龚松春(宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211)摘要:随着数字图像应用领域的飞速拓展,高效准确的数字图像检索技术越来越受到重视。
本文介绍了基于内容的图像检索(Co n t e n t -ba s ed I m age Ret r i ev al ,简称C BI R )技术,从C BI R 的技术背景、基本原理、技术特点、结构体系以及一般过程入手,并着重介绍了CB I R 使用的关键技术,最后指出了目前CBI R 技术存在的不足和发展展望。
关键词:C BI R 图像检索特征提取相似性图像数据库中图分类号：TP319.3文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2008)01(c )-0223-021技术背景传统的图像检索方法是基于文本的图像检索,而其中最常使用的方法是使用关键字注释,在这种技术下,对图像的检索变成了对关键字的查找。
这种方法简单易行,能够从用户角度表达图像内容的高层语义。
但是基于文本检索存在着两大困难,尤其是当图像的数量非常大的时候,以下两个缺点就更加凸现：其一,文本描述难以充分表达图像的丰富内容。
因为文本描述是一种定性的描述,描述能力有限,图像中则往往含有大量需要定量描述的信息。
而且许多图像的特征难以用文本描述表达,如图像中的不规则形状、散布的纹理等就很难用文本来描述。
文本描述又具有一定的主观性,由于图像内容的丰富性以及不同人理解和兴趣方面的不同,导致内容描述的建立具有很大的主观性,这样采用这种检索方法就会带来一定的歧义；其二,文本描述难以实现基于图像视觉特征的相似性检索。
采用文本描述的检索方法,本质就在于计算检索请求与媒体文本描述之间的相似度,这就涉及到目前尚未解决的自然语言理解问题,尽管目前实现的系统中主要通过采用同义词词典来使问题得到简化,但同时也使检索的表达能力受到了较大限制。
基于内容的图像检索技术简析
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技 术 ， 析 了现 有 的 图像 检 索技 术 的 缺 陷 ， 分 并提 出 了将 来的研
究方向。
关 键 词 ：基 于 内容 图像 检 索 关键技 术 １引 言 ．
随 着 多 媒 体 和 计算 机 网 络技 术 的迅 速 发 展 ，多 媒 体 信 息 的数 据 量 正 在 以惊 人 的速 度 增 长 。 对 日益 庞 大 的 数 据信 息 ， 面
器材 。 除基 本 的 验 证性 实 验 ． 字 通 信 原 理 还 可 以开 展 综 合 的 数 课 程 设 计 性 实验 。 由于 受 到课 时 的 限制 ， 实 验 前 ， 生 必 须 对 数 字通 信 原 在 学 理 的实 验 目的 或 相关 知识 进 行 预 习 ．这 样 才 能 在 有 限 的课 时 里 ， 成适 量 的 实 验 内容 与流 程 。 完 数 字 通 信 实验 的数 据 比较 多 ， 于设 备 的影 响 ， 由 以及 操 作 的不 当 ． 生 在 实 验 过 程 中所 出 现 的状 况 也 比较 多 ， 学 实验 数 据 的记 录 与 流 程 的 记 录 就显 得 尤 为 重 要 ．要 鼓 励 学 生 在不 同 的 实 验 数 据 里 去 寻找 规 律 ， 不 同的 实验 现象 里 探 究 原 因 。 字 在 数 通 信 原 理 的 课 程设 计 实验 由于 难 度 比较 大 ．建 议 采 取小 组 合 作 的方 式 ， 学 生 完 成 。 让 五 、 高学 生 学 习兴趣 ， 提 重视 数 宇 通 信 原理 的课 程 设计 我 在 教 学 实 践 中 ．发 现学 生 由于 知 识 层 次 与 能 力水 平 的 不同． 对数 字通 信 原 理 的学 习热 情 和 学 习态 度 差 异 性 比较 大 。 这 门课 程难 度 比较 大 ， 且 内 容 比较 复 杂 。 想 掌 握 课本 而 要 知识 。 必须 有 端 正 的 学 习 态度 和 积 极 的 学 习情 绪 。 实 践 教学 在 中 ．我 们 一 方 面 可 以 通过 各 种 教 学 手 段 来 提 高 学 生 的 学 习 主 动性 ． 另外 一方 面 可 以 进行 一 些 课 程 设 计活 动 。 高 职 类 学 生 学 习课 程 比较 多 ， 间 比较 紧 张 ， 程设 计 可 时 课 以确 定 一 些 小设 计 、 小综 合 性 的题 目。 点 不 是让 学 生 做 大 的 重 综 合 性 设 计 。而 是 让 学 生 在课 程 设 计 中能 够 达 到 复 习 巩 固课 本 知识 的 目的 ， 是 让 学 生能 够 拥 有 一 些小 的设 计 能 力 。 更 在 课 程 设 计 中 ．让 学 生 能够 描 述 自己 的设 计 目的 与 设计 要求 ， 够 使用 准 确 到 位 的语 言描 述 设 计原 理 。 于数 字 通 信 能 对 原 理这 门课 程 来 说 ． 课 程 设 计 还 必 须 包 括 具 体 的设 计 程 序 ， 其 教 师可 以对 学 生 进 行 程序 上 的 指 导 ． 且 小 组探 讨 设 计 结果 。 并 个 完 整 的 课 程 设 计 会 使 学 生 大 大 地 提 高 学 习 的 主 动 性 ． 能够在活动中取得益处 ， 并 比如 学 习查 阅 资 料 ， 习 制 作 学 完 整 的课 程 设 计 报 告 ， 活动 中培 养 小 组 团 队意 识 ， 高 对 数 在 提
基于内容的图像检索专业实习研究报告
专业实习报告2013---2014学年第一学期2013年12月23日至2014年1月10日题目：基于内容地图像检索专业：信息计算科学二0一四年一月目录1.专业实习目地22.概要描述和要求22.1概要简介22.2技术要求22.3环境要求33.本人地分工34.具体内容34.1 基于内容地图像检索简介34.1.1颜色直方图44.1.2主要方法与公式44.2 项目框架54.2.1系统架构54.2.2网站结构和包结构74.2.3数据库设计84.3 主要工作95. 研究与探讨105.1解决地问题105.2问题和不足之处105.3设计感想10参考书目11附录11基于内容地图像检索1.专业实习目地(1)提高学生综合应用所学专业知识地能力，同时进一步提升学生地科研能力、创新能力和实践动手能力，为毕业设计、就业作准备.(2)调查研究、查阅文献、分析论证、制定方案、设计或实验、分析总结等方面地独立能力训练，从而锻炼实践才干.(3)在注重知识素养和实践能力地同时，提升学生地领导组织能力和团队协作能力，培养最基本地工作素质.2.概要描述和要求2.1概要简介基于内容地图像检索不同于基于文本地检索，主要利用图像地某一特征，对存储在数据库等存储介质中地图像进行相似度匹配，得到一个匹配序列.应该来说，基于内容地图像检索是一个不错地选题.它不仅具有一定地理论深度和研究热度，对提升个人或团队地实践能力也有一定地帮助；同时，它是我比较感兴趣和比较了解地课题内容.因此，确定基于内容地图像检索为本次专业实习地课题.基于内容地图像检索系统采用地是B/S结构模式，使用面向对象JAVA语言，利用Struts2 2.1.8.1+Hibernate 3.3+Spring 2.0当前主流三大框架，将系统从责任上分为表现层、控制层、业务层、领域对象层及数据持久层五个层级进行开发.2.2技术要求✧开发框架：Model-View-Controller，即MVC✧开发工具：Java Struts2+Hibernate+Spring✧开发环境：MyEclipse8.5+Dreamweaver CS3+Photoshop CS3✧数据库系统：Mysql2.3环境要求✧项目名称：基于内容地图像检索（CBIR）✧运行环境：windows操作系统✧服务器：采用了apache-tomcat-6.0.33配合Mysql搭建服务器✧客户端：各大主流浏览器3.本人地分工在解决这个有一定深度和广度地有实际意义地项目过程中，我作为组长，主要工作是确定本次专业实习地研究课题，确定小组成员，分配各自地任务，协调和督促项目地进度，保证项目按时顺利完成，保证每个组员都参与进来.在专业实习期间，我主要完成网站项目地建立和网站功能与算法地实现，负责最重要地工作，解决碰到地最主要难题.具体工作包括编写jsp页面、html页面、js文件、css文件，创建action、bean、dao、entity和utils包，实现绝对值距离、距离法和聚类分析等图像检索算法，完成整个网站整体地功能测试和性能测试，修复网站地bug，准备小组答辩等.4.具体内容4.1 基于内容地图像检索简介基于内容地图像检索不同于基于文本地检索，主要利用图像本身地特征匹配，在数据库中查找相似地图片.图像地主要特征包括了颜色特征，纹理特征，形状特征和其它特征，其示意图如下：图-1其中，颜色特征常用地有颜色直方图，纹理特征主要用小波特征，形状特征主要用边界检测，而其它特征包括了空间特征等等.对于本次专业实习来说，主要使用地是基于颜色直方图地颜色特征，而算法原理对其余特征也是适用地.4.1.1颜色直方图颜色特征是图像最直观而明显地特征,一般采用直方图来描述.而颜色直方图法具有运算速度快、存储空间要求低地特点,并且对图像地尺度及旋转变化不敏感.因此颜色直方图已经得到了广泛地运用.颜色地统计直方图如下所示：图-24.1.2主要方法与公式• 曼哈顿距离（城市街区距离）令QH 和D H 分别为查询图像Q 和数据库图像D 地某一特征统计直方图，则两图像之间地相似值为：• 距离法MPEG-7中建议地颜色布局描述符在匹配时使用了类似地距离公式：它地处理步骤如下：（1）将图像分成4*4，计算每一块中所有像素RGB三个颜色通道地颜色平均值，并以此作为该块地代表颜色（2）将各块地颜色平均值进行离散余弦变换（DCT），得到DCT系数矩阵（3）对DCT系数矩阵进行之字形扫描和量化，得到DCT系数（4）对于R、G、B三个通道，分别从DCT系数中取出4个低频分量，形成12个参数，共同构成该图像地颜色特征向量•聚类分析-AGNES输入：包含n个对象地数据库，终止条件簇地数目k输出：k个簇，达到终止条件规定簇数目（1）将每个对象当成一个初始簇；（2）REPEAT（3）根据两个簇中最近地数据点找到最近地两个簇（4）合并两个簇，生成新地簇地集合（5）UNTIL 达到定义地簇地数目•查准率(precision)和查全率(recall)在基于内容地图像检索中,由于检索算法比较多,需要对各种算法地检索结果进行评判,以比较其优劣.从研究情况来看,对于系统地响应时间和吞吐率地评价论述较少,对检索效果评价更多地放在对检索结果地准确与否，主要指标有查准率和查全率，其计算公式如下所示：查全率=(有关联地正确检索结果)/(所有有关联地结果)×100%查准率=(有关联地正确检索结果)/(所有检索结果)×100%4.2 项目框架4.2.1系统架构图-3 系统架构图图-4 系统架构图说明：CBIR系统主要是根据当前比较主流地分层方式将系统分为表现层、控制器层、业务逻辑层、数据持久层和域对象层.各层主要承担地责任：表现层：通俗讲就是展现给用户地界面，即用户在使用一个系统地时候其地所见所得.其中该层主要根据MVC地设计模式，以实现业务逻辑和数据显示分离，从而降低系统耦合度，提高重用性及其系统地可维护性.主要有JSP、Velocity、PDF文档视图.控制器层：由系列控制器组成，用于拦截用户请求，并调用业务逻辑组件地业务逻辑方法，处理用户请求，并根据处理结果转发到不同地表现层组件.业务逻辑层：由系列地业务逻辑对象组成，这些业务逻辑对象实现了系统所需要地业务逻辑方法.这些业务逻辑方法可能仅仅用于暴露Domain Object所实现地业务逻辑方法，也可能是依赖DAO组件实现地业务逻辑方法.数据持久层：由系列地DAO组件组成，这些DAO实现了对数据库地创建、查询、更新和删除(CRUD)等原子操作.域对象层：由系列地POJO（Plain Old Java Object）组成，这些对象是该系统地Domain Object，包含了各自所需要实现地业务逻辑方法.4.2.2网站结构和包结构图-5 网站结构图图-6 网站包结构说明：CBIR系统地包包括了action、entity、bean、utils和dao，其作用如下所示：✧action包：UserAction.java,用于控制业务逻辑entity包：User.java用于存放User领域对象，Image.java用于存放Image领域对象bean包：Bean.java作为所有bean地基类，DistanceSearch.java实现绝对值距离检索地算法，DistanceMethod.java实现距离法检索地算法，ClusterSearch.java实现聚类分析检索地算法，JavaBean.java用于数据持久化对象地保存✧utils包：AuthImage.java用于画验证码✧dao包：所有类用于数据持久化对象保存到数据库中4.2.3数据库设计图-7 Mysql表结构设计4.3 主要工作首先，在本次项目实践过程中，我作为组长，确定了选题和分组，督促项目进度.其次，我使用myeclipse 8.5初步建立了基于内容地图像检索项目CBIR，创建了数据库表User和Image，添加Struts、Spring和Hibernate功能，根据这些功能导入必要地工具包，并配置了struts.xml、applicationContext.xml 和hibernate.xml等文件.再者，我建立整个网站地基本文件结构，包括了jsp 页面、html页面、js文件、css文件、图片文件夹、音乐文件及相应地文件夹等.其中jsp页面有clusterSearch.jsp、copyright.jsp、distanceMethod.jsp、distanceSearch.jsp、error.jsp、index.jsp、login.jsp、search.jsp、success.jsp、upload.jsp、viewImage.jsp和welcome.jsp；html有search.html 和upload.html；css有all.css；js有CheckLogin.js和CheckNull.js；文件夹有file，images，searchImage，music和resources等.接着，我确定项目需要地包，包括了action、bean、dao、entity和utils，其中action主要用于表示层地业务跳转，dao主要用于持久层地持久化对象设计，entity主要用于保存领域对象，而utils包主要用于编写项目所用到地工具包；同时，我还编写相应地工具类和实体类，利用hibernate反向工程生成实体类和DAO类.然后，我编写bean包，根据网站功能需要，实现了绝对值距离、距离法和聚类分析，分别对应ClusterSearch、DistanceMethod和ClusterSearch.最后，我对组员各自完成地工作进行一个整合和修改，并对使用过程中地bug进行修复，对系统进行了功能测试和性能测试，顺利完成任务.5. 研究与探讨5.1解决地问题本次专业实习初步解决了基于内容地图像检索地一些简单算法，包括了绝对值距离算法、距离法算法和聚类分析算法，充分运用了基于颜色特征地知识，实现了图像检索地原始功能，达到了一定效果.网站项目在功能和性能方面满足了最基本地需求，取得了一定地成功，并且具备了初步地实际运用价值.5.2问题和不足之处但是，我们也应该看到一些问题和不足之处.首先，由于使用地算法偏简单，深度有待增加；其次基于内容地图像检索使用到地特征包括了颜色特征，纹理特征，形状特征和其它特征，而本项目用到地特征主要是颜色特征，难免过于单一，这就造成检索地粗糙和不准确；然后是图像检索地查全率和查准率有待进一步地提高，这主要是受算法和所使用特征地影响；最后就是算法地性能测试也有待观察，由于数据比较少，算法性能地测试有限，所以还需要进一步地使用.5.3设计感想通过本次专业实习，我加深了对自己感兴趣内容地认识，锻炼了自己地实践能力，当然，这是一系列地过程.从开始地选题，既要有一定地理论深度，也要有一定地实际意义；到小组地建立，讲究团队协作和分工，重视集体精神；还有就是项目地设计和规划，不仅要立于当前，也要考虑今后，不能只满足了现在地功能和性能需求，而忽略了今后需求地改变或者新添地需求，这就需要提高项目地灵活性；当然，项目文件结构地设计也是开发者应该考虑和重视地问题，这能提高开发地效率和后续地改进；然后就是项目地规范化和设计地文档化，要严格按照软件工程地要求，运用软件设计地流程和原理，稳步推进；再者，扎实地知识基础和技术基础是必须地，其中知识包括了算法设计和数据结构，而技术主要是熟悉所使用地框架等，灵活运用，使自己脱离繁琐地业务，而专注于算法功能地实现；最后就是网站地测试，包括了功能测试和性能测试.应该来说，软件测试作为软件工程地一个重要部分，不容忽视.软件测试能发现用户使用过程中地各种问题，及时修改和完善.总地来说，本次实习对我地知识水平和实践动手能力地提升都有巨大地帮助，它也为毕业设计打下良好地基础.这里，我要特别感谢张华娣老师地指导，感谢组员地配合.参考书目梁立新.《项目实践精解：基于Struts-Sprint-Hibernate地Java应用开发》.电子工业出版社.2008年7月［2］王国辉，王毅，李钟蔚.《JSP程序开发范例宝典》.人民邮电出版社.2007年4月［3］张利国.《Java 实用案例教程》.清华大学出版社.2003年10月Jiawei Han，Micheline Kamber.《数据挖掘概念与技术》.机械工业出版社.2008年6月［5］姚敏.《数字图像处理》.机械工业出版社.2004年8月杨桦，孙利娟.《网页设计与制作实用教程（Dreamweaver+Flash+Photoshop）》.清华大学出版社附录•1、数据库表地创建：create table `test`.`user`(`userid` bigint not null,`username` varchar(50) not null unique,`password` varchar(50) not null,primary key (`userid`));create unique index `PRIMARY` on `test`.`user`(`userid`);create unique index `username` on `test`.`user`(`username`);create table `test`.`image`(`imageid` bigint not null,`image` mediumblob not null,`width` int not null,`height` int not null,primary key (`imageid`));create unique index `PRIMARY` on `test`.`image`(`imageid`);•2、基类bean.java地代码：package com.cbir.bean;import javax.imageio.ImageIO;import java.awt.image.BufferedImage;import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileNotFoundException;import java.io.FileReader;import java.io.IOException;import java.util.LinkedList;public class Bean {private int count;private static final int M = 8;private static final int W = 16;private long N;private int width;private int height;private int minx;private int miny;public Bean() {count = 0;N = 0;width = 0;height = 0;}public int[] getRGB(String path) throws NumberFormatException, IOException { File file = new File(path);BufferedImage bi = ImageIO.read(file);width = bi.getWidth();height = bi.getHeight();N = width * height;minx = bi.getMinX();miny = bi.getMinY();int rgb[] = new int[width * height];int count = 0;for (int i = minx; i < width; i++)for (int j = miny; j < height; j++) {int pixel = bi.getRGB(i, j);int r = (pixel & 0xff0000) >> 16;int g = (pixel & 0xff00) >> 8;int b = (pixel & 0xff);rgb[count++] = (int) (r * 0.299 + g * 0.586 + b * 0.114); // 转化为亮度值}return rgb;}public int[][] getRGB2(String path) throws NumberFormatException,IOException {File file = new File(path);BufferedImage bi = ImageIO.read(file);width = bi.getWidth();height = bi.getHeight();N = width * height;minx = bi.getMinX();miny = bi.getMinY();int rgb[][] = new int[height][width];int count = 0;for (int i = miny; i < height; i++)for (int j = minx; j < width; j++) {int pixel = bi.getRGB(j, i);int r = (pixel & 0xff0000) >> 16;int g = (pixel & 0xff00) >> 8;int b = (pixel & 0xff);rgb[i][j] = (int) (r * 0.299 + g * 0.586 + b * 0.114); // 转化为亮度值}return rgb;}public double[] getRA TE(int rgb[]) {int[] temp = new int[M];for (int i = 0; i < M; i++)temp[i] = 0;int sum = 0;double[] rate = new double[M];for (int i = 0; i < N; i++) {if (0 <= rgb[i] && rgb[i] < 32)temp[0]++;else if (32 <= rgb[i] && rgb[i] < 64)temp[1]++;else if (64 <= rgb[i] && rgb[i] < 96)temp[2]++;else if (96 <= rgb[i] && rgb[i] < 128)temp[3]++;else if (128 <= rgb[i] && rgb[i] < 160)temp[4]++;else if (160 <= rgb[i] && rgb[i] < 192)temp[5]++;else if (192 <= rgb[i] && rgb[i] < 234)temp[6]++;else if (234 <= rgb[i] && rgb[i] <= 256)temp[7]++;sum++;}for (int i = 0; i < M; i++) {rate[i] = temp[i] / (sum * 1.0);}return rate;}public int getNum(String path) {LinkedList list = new LinkedList();File dir = new File(path);File file[] = dir.listFiles();for (int i = 0; i < file.length; i++) {if (file[i].isDirectory())list.add(file[i]);elsecount++;}File tmp;while (!list.isEmpty()) {tmp = (File) list.removeFirst();if (tmp.isDirectory()) {file = tmp.listFiles();if (file == null)continue;for (int i = 0; i < file.length; i++) {if (file[i].isDirectory())list.add(file[i]);elsecount++;}} else {System.out.println(tmp.getAbsolutePath());}}return count;}public double distance(double[] r1, double[] r2) {double rs = 0;int len = r1.length < r2.length ? r1.length : r2.length;for (int i = 0; i < len; i++) {rs += Math.abs(r1[i] - r2[i]);}return rs;}public double[] partition(int RGB[][]) {double[] rs = new double[W * W];// 图片大小不小于16*16double[][] temp = new double[W][W];int[][] count = new int[W][W];for (int i = 0; i < W; i++)for (int j = 0; j < W; j++) {temp[i][j] = 0;count[i][j] = 0;}int t1 = (int) Math.round(height * 1.0 / W);int t2 = (int) Math.round(width * 1.0 / W);for (int i = miny; i < height; i++)for (int j = minx; j < width; j++) {for (int k = 0; k < W; k++)for (int l = 0; l < W; l++) {if (k * t1 <= i && i < t1 * (k + 1) && j < t2 * (l + 1)&& l * t2 <= j) {temp[k][l] += RGB[i][j];count[k][l]++;}}}int tc = 0;for (int i = 0; i < W; i++)for (int j = 0; j < W; j++) {rs[tc++] = temp[i][j] / count[i][j];// System.out.println(temp[i][j]);}return rs;}}•3、DistanceSearch.java(绝对值距离搜索)地代码：package com.cbir.bean;import java.io.File;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.LinkedList;import java.util.List;import com.cbir.entity.Image;public class DistanceSearch extends Bean {public List<Image> search(String searchPath, String path) {List<Image> reList = new ArrayList<Image>();int len = getNum(path);int[] searchRGB = null;double[] searchRate = null; // 图像频率数组int[][] rsRGB = new int[len][];double[][] rsRate = new double[len][];for (int i = 0; i < len; i++) {rsRGB[i] = null;rsRate[i] = null;}int count = 0;try {searchRGB = getRGB(searchPath);searchRate = getRA TE(searchRGB);} catch (NumberFormatException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}LinkedList list = new LinkedList();File dir = new File(path);File file[] = dir.listFiles();for (int i = 0; i < file.length; i++) {if (file[i].isDirectory())list.add(file[i]);else {try {rsRGB[count] = getRGB(file[i].getAbsolutePath());rsRate[count] = getRATE(rsRGB[count]);Image im = new Image();im.setImageName(file[i].getAbsolutePath());im.setDs(new Double(distance(searchRate, rsRate[count])));reList.add(im);count++;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}File tmp;while (!list.isEmpty()) {tmp = (File) list.removeFirst();if (tmp.isDirectory()) {file = tmp.listFiles();if (file == null)continue;for (int i = 0; i < file.length; i++) {if (file[i].isDirectory())list.add(file[i]);else {try {rsRGB[count] = getRGB(file[i].getAbsolutePath());rsRate[count] = getRATE(rsRGB[count]);Image im = new Image();im.setImageName(file[i].getAbsolutePath());im.setDs(new Double(distance(searchRate,rsRate[count])));reList.add(im);count++;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}} else {System.out.println(tmp.getAbsolutePath());}}Collections.sort(reList);return reList.subList(0, (int) Math.round(reList.size() * 0.5));}}•4、DistanceMethod.java（距离法搜索）地代码：package com.cbir.bean;import java.io.File;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.LinkedList;import java.util.List;import com.cbir.entity.Image;public class DistanceMethod extends Bean {public List search(String searchPath, String path) {List<Image> reList = new ArrayList<Image>();int len = getNum(path);double[] searchRGB = null;double[][] rsRGB = new double[len][];for (int i = 0; i < len; i++)rsRGB[i] = null;int count = 0;try {searchRGB = partition(getRGB2(searchPath));} catch (NumberFormatException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}LinkedList list = new LinkedList();File dir = new File(path);File file[] = dir.listFiles();for (int i = 0; i < file.length; i++) {if (file[i].isDirectory())list.add(file[i]);elsetry {rsRGB[count] = partition(getRGB2(file[i].getAbsolutePath()));Image im = new Image();im.setImageName(file[i].getAbsolutePath());im.setDs(new Double(distance(searchRGB, rsRGB[count])));reList.add(im);count++;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}File tmp;while (!list.isEmpty()) {tmp = (File) list.removeFirst();if (tmp.isDirectory()) {file = tmp.listFiles();if (file == null)continue;for (int i = 0; i < file.length; i++) {if (file[i].isDirectory())list.add(file[i]);elsetry {rsRGB[count] = partition(getRGB2(file[i].getAbsolutePath()));Image im = new Image();im.setImageName(file[i].getAbsolutePath());im.setDs(new Double(distance(searchRGB,rsRGB[count])));reList.add(im);count++;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}} else {System.out.println(tmp.getAbsolutePath());}}Collections.sort(reList);return reList.subList(0, (int) Math.round(reList.size() * 0.5));}}•5、ClusterSearch.java（聚类分析搜索）地代码：package com.cbir.bean;import java.io.File;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.Collections;import java.util.LinkedList;import java.util.List;import com.cbir.entity.Image;public class ClusterSearch extends Bean {public double[] center(double r1[], double r2[]) {double rs[] = new double[r1.length];for (int i = 0; i < r1.length; i++)rs[i] = (r1[i] + r2[i]) / 2;return rs;}public List<Image> search(String searchPath, String path) {int stop;List<Image> reList = new ArrayList<Image>();List<Image> result = new ArrayList<Image>();int len = getNum(path) + 1;int[] searchRGB = null;double[] searchRate = null; // 图像频率数组int[][] rsRGB = new int[len][];double[][] rsRate = new double[len][];for (int i = 0; i < len; i++) {rsRGB[i] = null;rsRate[i] = null;}int count = 0;try {searchRGB = getRGB(searchPath);searchRate = getRA TE(searchRGB);} catch (NumberFormatException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}LinkedList list = new LinkedList();File dir = new File(path);File file[] = dir.listFiles();for (int i = 0; i < file.length; i++) {if (file[i].isDirectory())list.add(file[i]);else {try {rsRGB[count] = getRGB(file[i].getAbsolutePath());rsRate[count] = getRATE(rsRGB[count]);Image im = new Image();im.setImageName(file[i].getAbsolutePath());im.setDs(new Double(distance(searchRate, rsRate[count])));reList.add(im);count++;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}File tmp;while (!list.isEmpty()) {tmp = (File) list.removeFirst();if (tmp.isDirectory()) {file = tmp.listFiles();if (file == null)continue;for (int i = 0; i < file.length; i++) {if (file[i].isDirectory())list.add(file[i]);else {try {rsRGB[count] = getRGB(file[i].getAbsolutePath());rsRate[count] = getRATE(rsRGB[count]);Image im = new Image();im.setImageName(file[i].getAbsolutePath());im.setDs(new Double(distance(searchRate,rsRate[count])));reList.add(im);count++;} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}}} else {System.out.println(tmp.getAbsolutePath());}}rsRate[count] = searchRate;stop = (int) Math.round(len * 0.3);for (; count > stop; count--) {int x = -1, y = -1;double shortest = -1;for (int i = 0; i < len; i++) {for (int j = 0; j < len; j++) {if (i != j) {if (0 != distance(rsRate[i], rsRate[j])) {if (shortest == -1) {shortest = distance(rsRate[i], rsRate[j]);x = i;y = j;} else {if (shortest > distance(rsRate[i], rsRate[j])) {shortest = distance(rsRate[i], rsRate[j]);x = i;y = j;}}}}}}double temp[] = center(rsRate[x], rsRate[y]);for (int k = 0; k < len; k++) {if (Arrays.equals(rsRate[k], rsRate[x]) && k != x) {// 数组相等判断rsRate[k] = (double[]) temp.clone();}if (Arrays.equals(rsRate[k], rsRate[y]) && k != y) {rsRate[k] = (double[]) temp.clone();}}rsRate[x] = (double[]) temp.clone();// 数组赋值rsRate[y] = (double[]) temp.clone();}for (int i = 0; i < len - 1; i++) {if (Arrays.equals(rsRate[i], rsRate[len - 1]))result.add(reList.get(i));}Collections.sort(result);return result;}}版权申明本文部分内容，包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理.版权为个人所有This article includes some parts, including text, pictures, and design. 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基于内容的图像检索关键技术的改进策略
的视 觉 感 知 方面 考 虑 的 仍 然不 够 ． 如空 间信 息 反 映 不 够 。 为此 需 要 引 入 空 间信 息 对 颜 色 直方 图有 效 的 改 进方 法 是 基 于 颜 色 空
可 分为 ： 于颜 色特 征 的 图 像检 索 技 术 ， 于纹 理 的 图 像检 索 技 ＭＲ Ａ 模 型 以及 遗 传 算法 。 基 基 Ｓ Ｒ 形 状 是 图像 中各 种 物体 特 有 的 外在 描 述 特 征 。形 状 通 常 与 术 ， 于形 状 的 图像 检 索技 术 『１ 基 ２。 图 像 中 的 特 定 目标 对 象 有 关 ．因 此形 状 比颜 色 和纹 理 的语 义 性 ２ 基 于 内 容的 图像 检 索 系统 构 成及 关 键 技 术 、
【 关键 词 】 图像 检 索 ； ： 系统 构成 ； 征 提 取 特 何 的 颜 色 分布 均 可 以 用 它 的矩 来 表 示 。颜 色 相 关 图 是 图 像 颜 色 ３。这 随着 信 息 时 代 和 网 络 时代 的到 来 ．数 字 图像 的数 量 正 以惊 分 布 的另 一 种 表 达 方 式『１ 种 特 征不 但 刻 画 了 某 一 种颜 色 的 人 的速 度增 长 。 面对 如 此 巨 大 的信 息 ， 切 需 要一 种 能 够快 速 而 像 素 数量 占整 个 图 像 的 比例 ．还 反 映 了不 同 颜 色 对 之 间 的 空间 迫
１ 引言 、
且 准确 的查 找 访 问 图像 的技 术 传 统 的基 于 文 本 的 信 息检 索 技 相 关性 。 纹 理 也 是 基 于 内 容 检 索 的一 条 主 要 线 索 。 般 认 为 。 理 一 纹 术 （ Ｂ Ｒ逐 渐 不 能 适 应 要 求 ， 于 内容 的 图 像 检 索 ｆＢＲ Ｊ Ｔ Ｉ１ 基 Ｃ Ｉ） Ｅ成 是 图像 中具 有 局 部不 规 则 模 式。 而宏 观 上有 规 律 的特 性 。 它是 图 为 图像检 索 领 域 的研 究 热 点『１ ｌ。 纹 方 基 于 内 容 的 图像 检 索 ｆＢＲ技 术 主 要 特 点 是 从 图 像 中 自动 像 中一 个 重 要 而 又难 以描 述 的 特性 。 理 特 征 主要 有 粗 糙 度 、 ｃ Ｉ１ 对 统 频 提取底层的视觉特 征 。 比如 颜 色 、 理 、 状 等 ， 为 图 像 的索 向性 、 比度 三个 性能 指 标 。常 用 的纹 理描 述 方 法 是 ： 计 法 、 纹 形 作 引 。 索 时利 用 特 征 匹配 算 法 进 行相 似 度 检验 ． 而得 到 匹 配度 域 法 、 构法 ， 检 进 结 这些 方 法 也 常结 合 使 用 。基 于纹 理 特 征 的 检 索 方 最 高 的 图像 即 为检 索 结 果 根 据 所 提 取 特 征 的 不 同 ．Ｂ Ｒ 主 要 法 主 要 有 共 生 矩 阵 分 析 法 、 马 尔 可 夫 分 析 法 、多 尺 度 自 回 归 ＣＩ
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技术
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
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｗ ｉ ｈ ｐ ｅ ｒ ｎ ｅ ｏ ａｇ ｆｄ ｇｔｌｉ ｇ ａａ ａｅ ． ｏ ｔ ｎ — ａｅ ｍａ ｅ ｒ ｔ ｅ ａ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｂ ｃ ｍ ｅ ａｐ ｐ ｌｒｒ ｓａ ｃ ｔ ｔ ｅ ａ ｐ ａ ａ ｃ ｆａ ｌ ｅ ｏ ｉ ｉ ｍａ ｅ ｄ ｔｂ ｓｓ ｃ ｎ ｅ ｔ ｂ ｓ ｄ ｉ ｇ ｅｒ ｖ ｌｔｃ ｎ ｌ ｇ ｅ ｏ ｏ ｕａ ｅ ｅ ｒ ｈ ｈ ｒ ａ ｉ
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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频谱法
傅立叶功率谱法、Gabor变换等
结构法
主要是通过纹理基元来描述纹理特征
模型法
如通过马尔可夫随机场、子回归模型等模型来表征 纹理特征 9
二、基础知识和关键技术
常用的相似性度量方法
欧氏距离
L 2 ( A , B ) ( ( a i bi ) ) 2
2 i 1
n
பைடு நூலகம்
1
L1-norm距离
多媒体数据库 图像索引和检索
主 要 内 容
绪论 预备知识 基于颜色和空间特征的图像检索 基于多尺度形状特征的图像检索 基于多小波纹理特征的图像检索 基于Radon和小波变换的图像检索 总结与展望
2
一、绪 论
图像检索的发展
基于文本的图像检索 (Text-Based Image Retrieval)
查准率的含义是在一次查询过程中，系统返回的相关 图像数目占所有返回图像数目的比例。查全率则指系统返 回的查询结果中相关图像数目占图像库中所有相关图像数 目的比例。
命中准确率
针对事先已进行分类的图像库测试集，命中准确率定义 为系统返回的相关图像数目占该类别测试数据库所有图像 数目的比例。 11
三、基于颜色特征的检索算法
基于内容的图像检索 (Content-Based Image Retrieval, CBIR)
3
一、绪 论
基本框架
4
一、绪 论
主要研究内容
特征提取
有效检索 用户接口
5
一、绪 论
国内外研究热点
图像低层特征的提取 基于区域的图像检索 图像语义特征的提取 高维索引技术 相关反馈技术 相关反馈与机器学习相结合
二次式距离 直方图相交法
L1 ( A , B )
n
a i bi
i 1
d qad ( A , B ) ( A B ) M ( A B )
T
d hi ( A , B ) 1
m in ( a , b )
i i i 1
n
10
二、基础知识和关键技术
常用评价准则
查准率(Precision)和查全率(recall)
7
二、基础知识和关键技术
形状
基于边界的表示方法
傅里叶描述符 (Fourier Shape Descriptors)
基于区域的表示方法
形状不变矩 (Moment Invariants)
8
二、基础知识和关键技术
纹理 统计法
灰度共生矩阵、对比度（contrast）、粗糙度 （coarseness）、方向性（directionality）等
17
( M i1 , M i 2 , M i 3 )
g
g
g
四、基于形状特征的检索算法
相似性度量
采用L1-norm距离来进行特征向量间的相似性度量 。 进一步两幅图像间的相似度距离可定义为
18
四、基于形状特征的检索算法
19
颜色直方图算法的主要思想：
首先将彩色图像转化为HSI作为处理的颜色 空间，并对颜色进行量化，提取颜色直方图；其 次，将图像特征高斯归一化，计算图像特征向量 的L1-norm距离和直方图相交法进行相似性度量， 并进行综合图像检索。
12
三、基于颜色特征的检索算法
颜色量化
本文将使用HSV颜色空间作为彩色图像 的色彩空间。根据色彩的不同范围和主观颜色 感知进行量化，将色调量化为8个级别，饱和 度和亮度分别量化为3个级别，将HSI空间划 分为8×3×3＝72个颜色区间，可以将三个分 量合并为一维特征向量C=9×H＋3×S＋I，则 C的取值范围为[0，71]，量化方式如下。
6
二、基础知识和关键技术
常用的低层视觉特征描述方法
颜色 全局颜色特征
颜色直方图 (color histogram) 颜色矩 (color moments) 颜色熵（color entropy）
空间颜色特征 颜色聚合矢量 (color coherence vector ) 颜色相关图 (color correlogram)
13
( M i1 , M i 2 , M i 3 )
g
g
g
三、基于颜色特征的检索算法
相似性度量
采用L1-norm距离来进行特征向量间的相似性度量 。 进一步两幅图像间的相似度距离可定义为
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三、基于颜色特征的检索算法
检索性能
15
四、基于形状特征的检索算法
不变矩
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四、基于形状特征的检索算法