基于内容的图像检索技术
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概述
通过设置检索输出门限值，也可以控制检索结果的输 出数量。 检索结果的显示需要考虑显示效率和显示效果的矛盾。
图3-2 不同数量的显示（6*9）
3.2检索结果是逐渐逼近 在检索过程中不断修订检索条件，可以逐步达到最 终的检索结果；通过调整特征参数组合，可以得到不同 的检索结果。 3.3计算工作量大 每次查询都需要根据临时提交的特征标准，对全部特 征值进行匹配运算；数据计算时对计算机的要求高，查 询时间相对长一些。
2.4图像的低层特征值提取 2.4图像的低层特征值提取 对于图像的低层特征，主要采用的是图像的颜色、 纹理及其形状等特征。 2.4.1颜色特征 颜色特征和图像的大小、方向无关，而且对图像的背 景颜色不敏感，因此颜色特征被广泛应用于图像检索。颜 色特征中包括颜色直方图、颜色相关图、颜色矩等。
图2-3颜色特征－颜色布局示例
1、什么是基于内容的检索技术 1.1 基于文本的图像检索技术 TBIR
存在的问题： 存在的问题： 一是这种方法需要较多的人工参与，而且随着图像数 目的增加，这种方法很难实现； 二是由于图像所包含的信息量庞大，不同的人对于 同一张图像的理解也不相同，这就导致对图像的标注没 有一个统一的标准，因而检索的结果不能很好地符合用 户的需求。
基于内容的图像检索
（ Content-based image retrieval）
二、什么是基于内容的检索技术 目前大家比较熟悉的计算机检索技术，大多是基于文 字的检索。不论是文章的查询、图片的搜索、音乐的查 找甚至视频的检索，都是通过文字的描述或者标引实现 的。 文字检索的薄弱环节在于对多媒体信息描述上，用文 字描述难以避免主观性。这样，就产生了基于内容的检 索需求，不论是图片、声音、视频还是动画。于是各种 基于内容的检索技术就应运而生了。基于内容的图像检 索技术是其中的一项重要技术。
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研究
3、面向对象的特征提取面向对象的特征提取方法可以更好地捕捉图像中的语 义信息，提高检索准确率。这种技术通过分析图像中的物体和场景等信息，提 取出更加高级的特征表达，例如物体的类别、数量和位置等。这些信息可以通 过机器学习算法进行学习和预测，从而实现更加精准的图像检索。
4、目标识别和图像分类目标识别和图像分类技术也可以用于基于内容的图像 检索中。通过识别图像中的物体和类别信息，可以更加精准地找到用户需要的 图像。例如，在工业检测中，可以通过目标识别技术检测出产品中的缺陷和异 物，从而实现对于产品的精准检测和分类。
展开细节：
1、图像特征提取基于内容的图像检索方法的第一步是提取图像的特征。常见 的图像特征包括颜色、纹理和形状等。这些特征可以通过手工定义或使用自动 算法进行提取。例如，常用的颜色直方图可以表
达图像的颜色分布情况，纹理特征可以通过灰度共生矩阵等方法提取，形状特 征可以通过边缘检测等方法得到。近年来，深度学习在图像特征提取方面展现 出了强大的能力。通过训练深度神经网络，可以自动地学习图像中的特征表达，
总之，基于内容的图像检索技术是当前研究的热点和难点。通过深度学习和大 数据分析技术的结合，我们可以更好地理解和利用图像的内容，提高图像检索 的准确性和效率。随着技术的不断发展，我们有理由相信，未来的图像检索技 术将会更加智能、
高效、精准，为我们提供更好的视觉信息检索体验。
参考内容三
基本内容
引言：随着互联网和数字技术的快速发展，人们日常生活中产生的图像数据量 不断增长。如何有效地管理和检索这些图像成为了一个重要的问题。基于内容 的图像检索（CBIR）方法是一种通过分析图像的内容特征进行检索的技术，
基于内容的图像检索方法主要包括以下步骤： 1、特征提取：对每一张图像从颜色、纹理、形状等视觉特征进行提取。
采用基于内容的图像检索技术用于外观设计专利的检索
采用基于内容的图像检索技术用于外观设计专利的检索概述随着各类智能设备的普及和物联网技术的发展，图像识别技术已经成为人工智能领域的一个热门方向。
其中的基于内容的图像检索技术在很多领域获得了广泛的应用，其中之一就是在知识产权领域的外观设计专利检索和侵权判定。
外观设计专利是指产品外观的设计方案，是知识产权领域中的一种重要形式。
在外观设计专利的检索中，基于内容的图像检索技术可以实现更加精准的结果，能够通过图像的视觉特征进行相似度的匹配，从而发现相似或者相同的外观设计作品。
本文将介绍基于内容的图像检索技术在外观设计专利检索中的应用，包括其基本原理、技术特点和应用案例等方面。
一、基本原理基于内容的图像检索技术主要通过对图像的模式识别和相似度计算来实现图像检索。
具体流程如下：（1）特征提取将目标图像进行特征提取，抽取其中的颜色特征、纹理特征和形状特征等。
这些特征是图像在数字化后的定量描述，具有一定的独特性和区分性，能够对目标图像进行唯一标识。
（2）相似度计算将目标图像的特征与数据库中已有图像的特征进行相似度计算，确定它们之间的相似度。
相似度计算是根据特征之间的距离或相似性进行计算，其中常用的相似度度量方法有欧氏距离、余弦相似度和相关系数等。
（3）结果呈现通过相似度排序，将相似度高的图像优先呈现给用户，以便于用户进行参考和比对。
二、技术特点基于内容的图像检索技术具有以下特点：（1）高效性基于内容的图像检索技术能够通过对图像中的特征进行提取和匹配，实现对大规模图像库的高效检索。
对于外观设计专利检索，能够实现对成千上万的设计图像进行快速搜索。
（2）精确性由于基于内容的图像检索技术能够准确提取目标图像的视觉特征，因此搜索结果更加准确。
在外观设计专利的检索中，能够精确地匹配相似度高的作品，减少了半自动和手动搜索中易出现的漏洞。
（3）自动化程度高基于内容的图像检索技术实现了全自动化的图像检索，无需人工干预。
这种自动化程度高的措施不仅能够提高工作效率，还能够减少因工作量过大而导致的人为失误和疏忽。
基于内容的图像检索技术研究的开题报告
基于内容的图像检索技术研究的开题报告一、研究背景及意义随着网络技术的迅猛发展，互联网上的图像数据呈爆炸式增长。
如何高效地对这些图像数据进行管理和检索是当前研究的热点问题之一。
传统的基于文本的图像检索方式存在局限性，对于一些没有明确描述文本信息的图像，这种检索方式显得比较无力。
因此，基于图像内容的检索技术逐渐被人们所重视。
基于内容的图像检索技术是指通过图像内容（如颜色、纹理、形状等特征）来实现对图像的检索。
该技术可应用于图像数据库、图像信息系统、多媒体检索等领域。
通过该技术，用户可以更加方便快捷地获取所需图像，大大提高了效率和准确度。
目前，基于内容的图像检索技术已经取得了很大的进展，但是仍存在一些挑战。
首先，图像内容表达方式仍有限，需要对多种表达方式进行综合，提高检索精度。
其次，大规模图像数据的搜索复杂度较高，如何实现高效的搜索算法需要进一步研究。
因此，本课题旨在通过对基于内容的图像检索技术进行深入研究，提高其检索精度和效率。
二、研究内容和方法本研究的主要内容包括以下几个方面：1、基于内容的图像检索技术综述：分析目前基于内容的图像检索技术的研究现状和发展趋势，总结其优缺点。
2、图像特征提取与描述：研究不同的特征提取和描述方法，包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等，并探讨不同特征之间的关系。
3、相似度度量方法：分析相似性度量方法的优缺点，探讨不同度量方法在不同特征下的适用性和稳定性，提出一种基于多种相似度度量方法结合的综合度量方法。
4、基于内容的图像检索系统设计与实现：基于以上内容，设计并实现一个基于内容的图像检索系统。
本研究将主要采用文献综述和实验研究方法。
文献综述主要是通过查阅国内外相关的文献和实验资料，对基于内容的图像检索技术进行分析和总结；实验研究主要是通过实验验证，对不同方法的优劣进行评估，为检索系统的搭建提供理论与实践依据。
三、预期成果本研究的预期成果包括以下几个方面：1、基于内容的图像检索技术综述：对目前基于内容的图像检索技术的研究现状和发展趋势进行深入的分析和总结。
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精选全文
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 ) (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
mn (t) 2m/2 (2m t n)
假设图像的轮廓函数为f(t)，它的小波变换系数为：
Cmn f (t) mn (t)dt
利用小波变换系数可以重建的公式，它如下所示：
m0
f (t)
cmn mn (t)
cmn mn (t)
mm0 1 n
m n
小波变换
假设尺度函数为，把它和小波变换重建公式相结合
傅立叶形状描述符
傅立叶形状描述符(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。
图像检索技术的发展
图像检索技术的发展两个阶段：
✓ 基于文本的图像检索 70年代，研究者们在对图像进行文本标注的基 础上，对图像进行基于关键字的检索。
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图像检索的层次
基于特征的查询 较高层次的查询。在基于特征的层次上描述图像， 图像特征就是一幅图像与其他图像不同的原始特性 或根本属性。不同的特征可以被分成不同的特征矢 量组。图像的区域划分基本上是根据特征矢量的不 同特征划分，而同一个区域内的特征矢量具有相同 的属性。 研究热点 目前基于内容的图像检索的研究热点主要集中在第 二个层次上, 即基于特征的检索。
(n) IQ D IQ D
形状特征
形状是刻画物体的本质特征之一，也是描述 图像内容的一个重要特征。对图像的形状描 述是一个非常复杂的问题，在二维情况下， 形状可以定义为二维范围内一条简单连接曲 线位置和方向的函数。因此形状的描述涉及 到对封闭曲线的描述，或对轮廓所包围区域 的描述
基于边界特征的描述
m n
m0
c m nmnFra bibliotek(t )
小波变换
假设尺度函数为，把它和小波变换重建公式相结合 可以得到： f (t ) c S (t ) c S (t )
m0 mn mn mn mn n m n
如果称为尺度系数，那么称为小波系数，所有的小 波系数组成与轮廓相对应的小波轮廓描述符。 优缺点：基于小波变换的轮廓描述在相同长度下， 它比傅立叶轮廓描述符有着更高的描述精度，同时 描述结果也更加直观。虽然在大尺度下不容易对边 界进行定位，但是它的误差比较小。在比较小的尺 度下定位比较精确，但是误差比较大。
D u dis ( F j , Fi )
I , J 1, 2, 3, , M
I J
2) 由上公式得到的 M ( M 1) / 2 个距离值的均值和标准差 3) 对查询图像 Q ，计算其与图像库中每个图像的相似 距离 D M D ( 1) / 2 4) 进行线性变化： 3
傅立叶形状描述符
傅立叶形状描述符(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。
基于边界的形状描述方法概括了对象轮廓的形状性 质。边界的描述方法很多，主要有 基于小波变换的轮廓描述符， 数学形态学方法， 基于傅立叶变换的形状描述符， 基于曲率尺度空间的轮廓描述， 此外还有Hough变换方法，链码等方法。
小波变换
利用小波变换来对图像轮廓进行描述，首先要定义 小波函数族。小波函数族可以定义为：
Fi , j
(n)
fi, j mi
j
根据上式归一化后，各个均转变成具有分布的。
外部归一化
在检索时，需要将颜色特征和纹理特征相结合， 采用距离准则进行综合特征相似度量时，应对颜 色和纹理的特征向量进行归一化具体方法如下： 1) 计算图像库(共有M幅图像)中每两个图像I，J所对 应特征向量，间的相似距离：
(
x
2 2 x
y
2 2 y
) 2 jW x ]
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，然后进行高斯 归一化。公式如下：
结束语
基于内容图像检索是一个开放的研究课题，它与图 像处理、模式识别、数据库应用和心理学密切相关， 具有广泛的应用前景。 目前基于内容的图像查询、检索在国内外仍处于研 究、探索阶段。对于图像的颜色、纹理、形状等特 征的提取方法虽然很多，但存储量大且丢失信息现 象很严重。综合利用两种或两种以上图像的特征以 及将高层语义与底层特征相关联将会使图像检索的 效果进一步提高。 由此预见，实现基于高层的语义内容的图像检索仍 是今后研究的重点。
图像检索的层次
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。
基于内容图像检索中的效果评价
在基于内容的检索中，由于检索算法比较多，需要对各 种算法的检索结果进行评判，以比较其优劣。从研究情 况来看，对于系统的响应时间和吞吐率的评价论述的较 少，对检索效果评价更多地放在对检索结果的正确与否， 检索的有效性用查准率(precision)和查全率(recal1) 两个指标来评估，分别定义如下： 查全率＝检索出的图像中相关图像的数目÷所有相 关的图像数目×100﹪ 查准率＝检索出的图像中相关图像的数目÷检索出 的图像数目×100﹪ 就目前而言，图像检索领域的标准主要是借助于文本检 索领域的查全率和查准率
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 ) ( x y ) 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
图像检索技术的发展
图像检索技术的发展两个阶段：
基于文本的图像检索 70年代，研究者们在对图像进行文本标注的基 础上，对图像进行基于关键字的检索。 基于内容的图像检索。
基于文本的图像检索缺点
难以用简短描述其意义和表达图像的空间关系 需要花费大量的人力物力 图像的内容非常丰富，对图像的理解带主观性
mn (t ) 2
m /2
(2
m
t n)
假设图像的轮廓函数为f(t)，它的小波变换系数为：
C mn
f ( t )
mn
(t ) d t
利用小波变换系数可以重建的公式，它如下所示：
f (t )
m m 0 1 n
c m n
mn
(t )
2 k k
纹理特征
纹理特征是一种不依赖于颜色或亮度的反映图像中 同质现象的可视化特征。大量的实验结果表明，在 各种小波变换形式中，Gabor基于小波变换的检索 效果是最好的。 二维Gabor函数g(x，y)可以表示为：
g ( x, y ) ( 1 2 x
y
) ex p [
1
2
CBIR的关键技术
◆ 基于内容的图像检索技术主要依据颜色、纹 理、形状以及图像中子图像的特征进行检索 颜色特征 纹理特征 内部归一化 外部归一化 形状特征
颜色特征
颜色特征优势和缺陷 是图像物理特征中最直接的视觉特征，颜色特 征非常稳定，而且颜色特征计算简单。 不能很好的描述对象的空间特征 颜色特征描述方法 直方图法、累积直方图法、局部累积直方图法、颜 色布局法、中心矩法等。
Thank you
基于内容的图像检索技术
图像检索研究历史
图像检索技术的发展
图像检索的层次
CBIR的关键技术
结束语
图像检索研究历史
20世纪70年代末，开始基于文本的图像检索的研 究； 90年代初，有研究者提出了基于内容的图像检索 (CBIR) 思想，另一个研究方向是基于语义的图像 检索 2001年9月，推出“多媒体内容描述接 口”MPEG-7标准，基于内容的图像检索系统获得 统一的内容描述方法，使其走向实用化和通用化