基于形状特征的图像检索系统

为了能够对数字资源加以有效的利用， 基于内 容的图像检索技术应运而生， 它是综合图像识别、 计算机视觉、 数据库技术和人工智能等多学科融合 的技术。所谓基于内容的图像检索是指对图像信 息从低层到高层进行处理、 分析和理解， 获取其内 容信息， 这里所指的内容信息包括图像的颜色、 形 状、 纹理和语义等特征， 并且根据内容信息进行检 索。 在各种图像特征中， 形状特征是图像的重要特 征之一， 图像的形状信息不随图像颜色的变化而变 化， 是物体稳定的特征。本文研究对象主要是枪械 图像库， 由于枪械具有明显的外部特征， 所以， 本检 索系统在开发过程中， 以形状作为图像的主要特征 进行描述与匹配。
第 35 卷第 4 期 2012 年 12 月
长春Biblioteka Baidu工大学学报 （自然科学版）
Journal of Changchun University of Science and Technology （Natural Science Edition）
Vol.35 No.4 Dec.2012
基于形状特征的图像检索系统的研究
各模块的主要功能为： （1） 查询模块： 通过友好的界面对用户提供各 种查询方式， 以支持用户进行各种类型的查询； （2） 提取模块： 将样本图像和图像数据库中的 图像的图像特征提取出来， 把具体的图像特征转换
1 图像检系统框架
借助图像内容来查询图像是一项复杂的工作
收稿日期：2012-08-06
作者简介：孙爽滋 （1972－） ，女，副教授，主要从事人工智能、图像处理、模式识别的研究。
孙爽滋，谷欣超，杨勇，苗静
（长春理工大学 摘 计算机科学技术学院，长春 130022） 要：本文对图像检索系统中的形状特征的提取及描述和相似性测度进行了深入研究。以枪械图库为研究对象，在特征
提取及描述中，利用最大方差分割技术得到目标区域，用 Hu 不变矩描述区域。实验结果表明，最大方差法对枪械图像达到 了较好的分割效果，有利于后续的图像处理；加权欧氏距离减小了高阶矩幅值波动大对检索结果的影响。 关键词：图像检索；形状特征；图像分割；不变距 中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1672-9870 （2012） 04-0174-04
的分割。
（a） 原始图像
（b） 分割后的图像
图 2 阈值分割结果 Fig.2 Threshold segmentation result
2 关键过程研究
2.1 目标提取 从图像中提取目标是基于形状的图像检索的 一个重要环节。对于一幅图像， 要提取出目标区域 关键的是进行图像分割， 从一幅图像中检测出各个 物体， 并将它们的图像和其余景物分离。 阈值分割法是一种传统的图像分割方法， 因其 实现简单、 计算量小、 性能较稳定而成为图像分割 中最基本和应用最广泛的分割技术。其基本原理 是： 通过设定不同的特征阈值， 把图像像素点分为 若干类。这种方法应用在目标和背景占据不同灰 度级范围的图片中效果更为理想， 而本文枪械图库 中图片的特点就是目标和背景对比明显， 因此适合 采用阈值分割方法来进行目标区域提取。 本文经过分析研究， 以及在实验的基础上， 在 开发该图像检索系统时， 采用了最大类间方差 （OTSU） 分割法。最大类间方差［32］法是 1980 年由日 本大津展之提出， 它是在最小二乘法原理基础上推 导出来的， 其基本思路是将直方图在某一阈值处理 分割成两组， 当被分成的两组的方差为最大时， 决 定阈值。 本文选取样例为枪械图库中的 ak-47 手枪， 利 用最大类间方差法进行分割的实验结果如图 2 所 示。从实验可以看出该方法简单易行、 计算量小、 性能稳定、 错误分割率最小， 比较适合枪械类图像
过程。目前基于内容对图像进行检索主要借助图 像特征来进行。CBIR 系统可以看作是一个查询用 户和图像数据库之间的一个界面或通道， 其典型的 系统由以下模块和过程构成 （见图 1） ：
图 1 图像检索系统的构成 Fig.1 The constitution of image retrieval system
第四期
孙爽滋，等：基于形状特征的图像检索系统的研究
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为抽象的特征矢量； （3） 匹配模块： 将样本图像特征和图像数据库 中的待检索图像特征相匹配， 判断其内容的相似性 和语义的一致性； （4） 利用查询用户对检索图像的判断信息， 反 馈给图像数据库， 作为图像数据库中各图像语义关 联度的记录； （5） 输出模块： 提供相似图像的输出界面。
Research of Image Retrieval System Based on Shape Feature
SUN Shuangzi，GU Xinchao，YANG Yong，MIAO Jing
（Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022） Abstract： This paper deeply researched on shape feature extraction and depiction for image retrieval system， along with comparability estimation. Taking image for gun as object to research， this paper used Otsu algorithm to find objective area， and depicted objective area by Hu invariant moment. Indicated by experimental result， Otsu algorithm made a preferable effect on image segmentation， Euclidean distance with weight reduced the effect of High-order moments to retrieval result. Key words：image retrieval；shape feature；image segmentation；invariant moment