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。
基于内容的模糊图像检索技术研究
基于内容的模糊图像检索技术研究【摘要】本文介绍了基于内容的模糊图像检索技术的研究。
在探讨了研究背景、研究意义和研究目的。
在对模糊图像检索技术进行了概述，分析了基于内容的模糊图像检索算法，并深入研究了特征提取与匹配技术。
还设计了实验并分析了结果，对性能进行了评价与比较研究。
在总结了研究成果，提出了存在问题并展望未来发展，探讨了技术应用前景。
通过本文的研究，有望提高模糊图像检索的准确性和效率，为相关领域的发展和应用提供有力支持。
【关键词】模糊图像检索技术、内容-based、特征提取、匹配技术、实验设计、结果分析、性能评价、技术应用、展望、研究成果、问题、前景。
1. 引言1.1 研究背景随着数字图像技术的不断发展和应用，图像内容的检索已经成为一个重要的研究领域。
由于图像中存在着各种噪声和失真，以及受限于像素数量等因素，导致一些图像可能被模糊化。
对于这种模糊图像的检索，传统的图像检索技术往往效果不佳，无法精准地检索出用户所需的图像。
基于内容的模糊图像检索技术的研究变得至关重要。
该技术不仅能够提高模糊图像的检索精度，还可以更好地应用于实际生活中，比如在图像搜索引擎、安防监控等领域。
目前，基于内容的图像检索技术已经取得了一定的进展，但在处理模糊图像方面仍存在一些挑战和问题。
有必要对基于内容的模糊图像检索技术进行深入研究，以提高其检索效果和应用价值。
1.2 研究意义模糊图像检索技术是现如今一个备受关注的热门领域，其在图像处理和计算机视觉领域具有重要的应用价值。
在日常生活中，我们经常遇到一些模糊不清或质量较低的图像，这些图像可能是由于拍摄设备、传输过程或存储方式等原因导致的。
而基于内容的模糊图像检索技术的研究和应用，可以帮助用户准确快速地找到他们需要的图像，提高图像检索的效率和精度，从而为用户提供更好的图像搜索体验。
随着数字图像的普及和应用场景的不断扩大，模糊图像检索技术也日益受到重视。
在电子商务、医学影像诊断、安防监控等领域，模糊图像的处理和检索需求愈发迫切。
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。
基于内容语义的医学图像检索综述
基于内容语义的医学图像检索综述随着医学影像技术的不断发展，医学图像已经成为诊断和治疗的重要工具。
随着医学图像数据的不断增加，如何高效、快速地检索所需的医学图像数据成为了一个挑战。
基于内容语义的医学图像检索技术应运而生，它能够从海量的医学影像数据库中准确地检索出符合特定需求的医学图像，为医生和研究人员提供了巨大的帮助。
本综述将从基本概念、研究现状和发展趋势三个方面展开对基于内容语义的医学图像检索进行综述，旨在为该领域的研究和应用提供一份全面的概述和指南。
一、基本概念1.1 医学图像检索的定义基于内容语义的医学图像检索是指利用计算机视觉、模式识别和人工智能等技术，对医学图像进行特征提取、语义理解和相似度计算，实现对医学图像内容的自动分析和理解，从而实现对医学图像的精确检索和相关性排序。
二、研究现状2.1 基于内容语义的医学图像特征提取在基于内容语义的医学图像检索中，特征提取是一个关键的步骤。
传统的医学图像特征提取方法包括形状特征、纹理特征和灰度共生矩阵等。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，深度卷积神经网络（CNN）已经成为医学图像特征提取的主流方法，它能够自动学习到医学图像的高级语义特征，提高了医学图像检索的准确性和效率。
医学图像中包含丰富的语义信息，例如病变的位置、形状、大小等。
基于内容语义的医学图像检索需要对这些语义信息进行理解和表达。
目前，常用的医学图像语义理解方法包括基于规则的方法、基于监督学习的方法和基于深度学习的方法。
这些方法能够有效地提取出医学图像中的语义信息，为医学图像的检索和分析提供了有力的支持。
三、发展趋势随着医学影像技术的不断发展，多模态医学图像（如MRI、CT、PET等）的应用越来越广泛。
如何实现对多模态医学图像的联合检索成为了一个新的研究方向。
未来，基于内容语义的医学图像检索技术将不仅局限于单一模态的医学图像，还将面向多模态医学图像的检索，为医生和研究人员提供更加丰富的信息支持。
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、研究背景随着数字图像的快速发展，我们对于图像数据的需求也越来越大，如何高效地获取、存储和检索给定的图像数据已成为研究热点之一。
传统的图像检索一般基于关键词或标签，但是由于标注的需求量和成本较高，很多图像库并没有被充分标记，这为基于内容的图像检索提供了一个有利的环境。
基于内容的图像检索，是通过计算机视觉技术和图像处理技术，对于图像的特征进行分析和提取，并通过相似度匹配来实现高效、准确的图像检索。
该技术在图片搜索、医学影像分析、视频分析等领域有着广泛的应用。
本研究旨在通过对基于内容的图像检索技术的研究，提高图像搜索的准确性和效率，为相关领域的研究和应用提供支持。
二、研究内容1、图像特征表示与提取。
对于每一张图像，我们需要从中提取出一些代表性的特征，以方便后续的匹配和检索。
本研究将调研和比较现有的图像特征提取算法，并选择一种最适合当前问题的特征提取算法进行实验与分析。
2、相似度计算方法研究与实验。
通过计算每幅图像与目标图像之间的相似度，进而实现图像的检索工作。
本研究将选取最相关的相似度计算方法，从实验结果中比较不同算法的优劣，并提供一份可供选择的方法指南。
3、检索结果优化与改进。
基于现有算法的检索结果，本研究将进一步探索优化算法，确定针对不同情境的最优策略，进一步提高图像检索的准确率和速度。
三、研究意义1、通过对基于内容的图像检索技术的研究，提高图像检索的准确性和效率，并提供可供选择的最优技术方案，从而极大地节省了相关领域研究的时间和精力。
2、本研究内容的成功，将推进相关领域的研究和应用，为医学影像分析、视频分析、图片搜索等领域的发展提供支持。
四、研究方案1、对基于内容的图像检索技术的相关文献进行查阅和综述，以熟悉已有的研究进展和存在的问题。
2、确定图像特征提取和相似度计算的方案和方法，并进行实验和分析。
3、基于原有的图像检索算法，进一步优化算法，提高检索结果的准确性和效率。
基于内容的图像检索技术研究
基于内容的图像检索技术研究内容图像检索技术，又称为基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR），是一种通过分析图像的内容特征来实现图像检索的方法。
它与传统的基于文本的图像检索方法相比，可以直接利用图像的视觉特征，无需依赖人工标注的文本信息。
内容图像检索技术在多领域都有广泛的应用，如图像库管理、医学图像分析、视频监控等。
1. 图像特征提取：内容图像检索的第一步是提取图像的特征。
图像特征可以分为低层次特征和高层次特征。
低层次特征包括颜色、纹理、形状等，可以通过图像处理和计算机视觉的算法提取。
高层次特征则是对图像语义的抽象，如物体、场景等。
这些特征的提取旨在将图像转化为数字化的向量表示，便于后续的相似度计算和检索。
2. 相似度计算：在内容图像检索中，关键的一步是计算图像之间的相似度。
相似度可以基于图像的特征向量进行计算，常用的方法有欧氏距离、余弦相似度等。
一般来说，相似度计算会考虑多个特征之间的加权组合，以综合反映图像的相似程度。
通过相似度计算，可以建立图像库中图像之间的相似性关系，为后续的检索提供基础。
3. 检索方法：基于内容的图像检索可以采用不同的检索方法，如基于特征的检索和基于查询的检索。
基于特征的检索是指通过提取图像的特征向量，然后与图像库中的特征向量进行相似度匹配，找到相似的图像。
而基于查询的检索是指用户通过输入图像或图像的描述信息作为查询条件，系统通过计算查询图像与图像库中图像的相似度，返回检索结果。
4. 索引结构：为了提高图像检索的效率，常常需要构建索引结构来加速检索过程。
索引结构可以基于图像的特征向量进行构建，如kd树、R树等。
通过索引结构的建立，可以减少相似度计算的次数，提高检索性能。
5. 评估和优化：对于内容图像检索技术的研究，评估和优化是不可或缺的环节。
评估可以通过比较检索结果与人工标注结果之间的差异来衡量检索系统的性能。
优化则需要根据评估结果，对图像特征提取、相似度计算、索引结构等方面进行调整和改进，以提高检索的准确性和效率。
基于内容的图像检索技术研究及系统实现的开题报告
基于内容的图像检索技术研究及系统实现的开题报告一、选题背景及意义：随着数字化技术在多个领域的普及和深入，图片成为了人们日常生活中不可或缺的一部分，它们存在于社交媒体、新闻报道、广告宣传、课堂教学等方方面面。
但是，随着图片数量的不断增加，如何快速、高效地从庞大的图片数据集中获取所需信息，成为了一个非常现实的问题。
传统的基于文本的技术很难满足快速、准确的检索需求，因此基于内容的图像检索技术逐渐成为了研究的热点和前沿。
基于内容的图像检索技术是一种将图片自身的视觉特征作为检索的基础，从而实现图像检索的方法。
相比于传统的基于文本的检索方法，基于内容的图像检索方法具有更快的检索速度和更精准的检索结果。
因此，它在图像数据检索、自动标注、虚拟现实等领域都有着广泛的应用前景。
本课题将从该技术的理论研究和实际应用两个方面，探讨基于内容的图像检索技术的原理、方法及其在实际应用中的效果。
二、研究内容：1. 理论研究部分：该部分将着重介绍基于内容的图像检索技术的主要原理和方法。
通过分析和比较不同的图像特征表示、相似度计算和优化算法等核心技术，探讨构建高效、准确的基于内容的图像检索系统的最佳实践。
具体研究内容包括：（1）基于内容的图像检索技术的概述；（2）图像特征表示方法的研究；（3）相似度计算方法的研究；（4）基于内容的图像检索技术的优化策略研究。
2. 实际应用部分：该部分将着重设计和开发一个基于内容的图像检索系统，并利用该系统在实际应用中进行验证和评估。
具体研究内容包括：（1）基于内容的图像检索系统的设计和开发；（2）基于内容的图像检索系统的效果评估；（3）基于内容的图像检索系统在实际应用中的应用案例。
三、研究方法：（1）文献综述法：对国内外相关文献进行系统梳理，总结基于内容的图像检索技术的最新研究成果和发展趋势。
（2）实验研究法：利用MATLAB、Python等编程工具，在公开数据集上进行实验验证，评估不同算法的检索效果，探索其优缺点及适用场景。
基于内容的医学图像检索技术研究与应用
2023-10-29
目录
• 引言 • 医学图像特征提取 • 基于内容的医学图像检索技术 • 医学图像检索技术应用 • 研究成果与展望
01
引言
研究背景与意义
01 02
医学图像检索技术的重要性
随着医疗影像设备的普及和大数据时代的到来，医学图像的数量迅速 增长，基于内容的医学图像检索技术可以有效地管理和检索这些图像 ，提高医疗效率和诊断准确率。
传统医学图像检索方法的局限性
传统的医学图像检索方法主要依赖于人工分类和关键词检索，这种方 法效率低下且容易出错，无法满足现代医疗的需求。
03
基于内容的医学图像检索技术的优势
基于内容的医学图像检索技术可以自动对医学图像进行分析和理解，
根据图像内容进行分类和检索，具有高效、准确、自动化的特点。
研究现状与问题
研究内容
本文旨在研究基于内容的医学图像检索技术，包括医学图像的特征提取、分类、检索和结果可视化等方面。
研究方法
本文采用深度学习的方法，利用卷积神经网络（CNN）对医学图像进行特征提取，然后使用支持向量机（ SVM）对特征进行分类，最后使用基于相似度的检索算法对医学图像进行检索，并采用可视化技术对检索结 果进行展示。
02
利用图像的内容特征，如颜色、纹理、形状等，进行相似度匹
配。
基于深度学习的检索
03
利用深度学习技术，自动学习医学图像的特征表示，进行相似
度匹配。
04
医学图像检索技术应用
在线医疗咨询系统中的应用
远程医疗咨询
通过医学图像检索技术，在线医疗咨询系统能够提供远程医疗服务，让患者 与医生进行实时交流，医生根据患者提供的医学图像进行诊断和建议。
基于内容的图像检索技术研究
基于内容的图像检索技术研究基于内容的图像检索技术研究摘要：随着数字图像数据的急剧增长，图像检索技术逐渐成为研究的热点。
基于内容的图像检索技术是一种常用的方法，它通过分析图像的内容特征，实现对图像的快速检索。
本文将从图像特征提取、相似性度量以及图像索引等方面，详细探讨基于内容的图像检索技术的研究进展。
1. 引言随着数字图像的广泛应用，人们产生了大量的图像数据。
如何高效地管理和检索这些图像数据成为一个重要的问题。
基于内容的图像检索技术是一种常用的方法，它通过提取图像的内容特征，实现对图像的快速检索。
图像内容特征的提取和相似性度量是基于内容的图像检索技术的核心内容，本文将从这两个方面进行详细的介绍。
2. 图像特征提取图像特征提取是基于内容的图像检索技术中最关键的一步。
常用的图像特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
颜色特征描述了图像中的颜色分布信息，常用的颜色特征包括颜色直方图、颜色矩和颜色空间等。
纹理特征描述了图像中的纹理信息，常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、小波变换和Gabor滤波器等。
形状特征描述了图像中的形状信息，常用的形状特征包括边界描述子、Hu矩和椭圆拟合等。
在图像特征提取的过程中，需要注意特征的选择和提取算法的优化，以获得更准确和有效的特征。
3. 相似性度量相似性度量是基于内容的图像检索技术中的另一个关键环节。
在基于内容的图像检索技术中，通过计算图像之间的相似度，实现对图像的快速检索。
常用的相似性度量方法包括欧氏距离、余弦相似度和相关系数等。
在选择相似性度量方法时，需要考虑到图像特征的类型以及相似度计算的复杂度问题。
相似性度量的准确性和效率是基于内容的图像检索技术中的重要关注点，需要进行进一步的研究和优化。
4. 图像索引图像索引是基于内容的图像检索技术的最后一步，通过构建有效的图像索引结构，提高图像检索的效率。
常用的图像索引方法包括倒排索引、哈希索引和树状索引等。
倒排索引是一种常用的图像索引方法，通过将图像特征和图像标识符建立映射关系，实现对图像的快速定位。
基于内容的图像检索关键技术的研究与实现的开题报告
基于内容的图像检索关键技术的研究与实现的开题报告一、选题背景与意义近年来，随着社交网络和云计算的快速发展，海量的图片数据不断涌现，对图片的管理和检索提出了新的挑战。
如何快速高效地找到目标图片成为了热门的研究方向。
传统的基于关键词的图片检索方法存在词汇不精准、过分依赖用户语义输入等问题，而基于内容的图像检索方法则能够更好地满足用户的需求。
基于内容的图像检索方法是指通过对图像内容的分析和理解，提取出图像中的关键信息，从而进行精准的图片搜索和检索。
本文拟从图像特征提取、相似性度量、分类模型构建等方面对基于内容的图像检索关键技术进行研究和实现。
该研究的意义在于探索如何通过自动化、智能化的方式提升图片的管理和搜索效率，为用户提供更好的使用体验。
同时，该研究具有较大的社会价值，可以广泛应用于数字图书馆、电商平台、旅游景点等领域。
二、研究内容及方法（1）研究内容针对基于内容的图像检索技术，本文将从以下几个方面进行研究：1. 图像特征提取：研究如何通过计算机视觉和图像处理领域的方法提取图像的各种特征，如颜色、纹理、形状等，以便进行后续的特征匹配和搜索。
2. 相似性度量：研究如何对图像特征进行相似性度量，以便计算图像之间的相似度。
常用的方法有欧式距离、余弦相似度等。
3. 分类模型构建：研究如何通过机器学习和深度学习等方法构建分类模型，以便对图像进行分类和标注。
4. 算法优化：针对现有的基于内容的图像检索算法，研究如何通过算法优化来提升图像检索的速度和准确率。
（2）研究方法本文拟采用以下研究方法：1. 理论研究：深入探究基于内容的图像检索技术的相关理论和算法，分析其优缺点，以及现有研究的不足之处，为后续的实验和优化提供理论依据。
2. 实验验证：通过实验验证，检验算法的执行效果和性能指标，如准确率、召回率、响应时间等，以便对算法进行评估和比较。
3. 数据分析：分析图片数据库中的图片特点和规律，优化模型的训练和分类结果，提高检索的效率和准确率。
基于内容的图像检索技术研究
基于内容的图像检索技术研究随着数字图像的普及和互联网的迅猛发展，图像数据的数量呈现爆炸式增长。
如何高效地检索和管理这些海量图像数据，成为了一个迫切需要解决的问题。
基于内容的图像检索技术应运而生，成为当前研究的热点之一。
基于内容的图像检索技术，是指通过对图像内容进行分析和理解，实现对图像的自动描述、分类、搜索和检索的技术。
它通过提取图像的特征向量，将图像转化为计算机可处理的数字数据，然后利用各种相似性度量方法进行匹配和检索。
基于内容的图像检索技术主要包括图像特征提取、相似性度量和查询处理三个核心环节。
图像特征提取是基于内容的图像检索的关键步骤。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
颜色特征是最常用的图像特征之一，通过提取图像中各个像素点的颜色信息，构建颜色直方图或颜色矩阵等表示方法。
纹理特征描述了图像中各个区域的纹理分布情况，常用的方法包括灰度共生矩阵、小波变换等。
形状特征则是描述图像中目标的形状轮廓特征，常用的方法包括边缘检测、轮廓提取等。
相似性度量是判断图像之间相似度的关键环节。
常用的相似性度量方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
通过计算图像特征向量之间的相似性度量，可以实现图像的相似性排序和匹配。
查询处理是基于内容的图像检索的最终环节。
用户可以通过输入关键词或上传查询图像，系统会自动进行图像特征提取，并进行相似性度量，最终返回与查询图像相似度较高的图像结果。
查询处理的效率和准确性是衡量基于内容的图像检索技术优劣的重要指标。
基于内容的图像检索技术在实际应用中具有广泛的应用前景。
它可以帮助用户快速准确地找到所需的图像资源，广泛应用于图像搜索引擎、图像数据库管理系统、智能监控系统等领域。
总之，基于内容的图像检索技术是一项具有重要研究价值和广泛应用前景的技术。
随着计算机视觉和机器学习等领域的不断发展，相信基于内容的图像检索技术将会迎来更加广阔的发展空间，为人们的生活和工作带来更多便利和效益。
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方法研究
基于内容的图像检索方法研究基于内容的图像检索方法研究导言随着数字图像的大量生成和传播，如何高效地检索和管理这些图像成为了重要的研究课题。
基于内容的图像检索方法应运而生，通过提取图像的特征信息，以内容为导向进行检索，避免了传统的基于文本标签或关键字的图像检索方法的局限性。
本文将探讨基于内容的图像检索方法的研究进展以及其在实际应用中的优势与挑战。
一、基于内容的图像特征提取方法1.1 颜色特征颜色是图像中最直观的特征，广泛用于图像检索中。
常用的颜色特征提取方法包括色彩直方图、颜色矩和颜色矢量等。
色彩直方图将图像中的颜色分布统计起来，通过对颜色直方图的比较来实现图像检索。
颜色矩则利用颜色的统计特性描述图像的颜色信息。
颜色矢量将颜色信息表示为一个多维向量，可以计算不同图像之间的相似性。
1.2 纹理特征纹理是图像中具有规律性的局部区域的特征，通常由纹理单元构成。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和Gabor滤波器等。
GLCM通过统计图像中不同像素之间的灰度分布关系，来描述图像的纹理特征。
LBP则通过将每个像素与其周围像素进行比较，获得代表像素的二进制编码。
Gabor滤波器则是一种特殊的滤波器，通过对图像进行多个尺度和不同方向的滤波，提取不同频率和方向的纹理特征。
1.3 形状特征形状是图像中物体的外观轮廓或内部结构，具有一定的不变性和描述性。
常见的形状特征提取方法包括边界描述子（BDS）、区域边界描述子（RBD）和Zernike矩等。
BDS通过对图像边界的采样点进行特征的提取，能够描述图像的轮廓特征。
RBD则通过将图像分成不同的区域，并分别提取每个区域的边界特征，从而获得更丰富的形状信息。
Zernike矩则是通过对图像进行变换，并通过计算变换后图像的幅度和相位谱来描述形状特征。
二、基于内容的图像检索方法2.1 基于相似性的图像检索方法基于相似性的图像检索方法通过计算图像之间的相似度来进行检索。
基于内容的图像检索关键技术研究的开题报告
基于内容的图像检索关键技术研究的开题报告一、项目背景及研究意义随着数字图像的广泛应用，内容基于的图像检索（CBIR）成为了图像检索的新方向，相对于传统的基于关键词的图像检索（Text-Based Image Retrieval, TBIR），CBIR 不依赖于标签或关键字，而是直接使用图像本身的信息。
CBIR 技术对于能够快速而准确地获取相关图像具有重要的研究价值和实际应用价值。
因此，基于内容的图像检索技术研究引起了广泛关注，成为了当前计算机视觉、图像处理领域的研究热点之一。
二、研究现状分析目前基于内容的图像检索技术主要包含以下步骤：1.特征提取：提取图像的色彩、纹理、形状等特征。
2.特征表示：将提取出的特征转化成可计算的数值。
3.相似度度量：计算查询图像和数据库中图像之间的相似度。
4.排序和显示：根据相似度进行排序并显示出前几个最相似的图像。
其中，特征提取和表示是关键的技术环节。
在特征提取方面，SIFT、SURF、HOG、LBP、CNN等已经成为主流技术；在特征表示方面，Bag-of-words、Vector quantization等方法已被广泛使用。
此外，近年来，深度学习技术的发展，使得基于深度学习的图像检索技术进一步得到了提升。
目前，基于深度学习的图像检索技术已经成为了主流的研究方向。
三、研究目标及内容本课题旨在研究基于内容的图像检索关键技术，实现检索结果的准确性和效率性的平衡。
研究目标和内容如下：1.研究和探索图像特征提取、表示和度量算法，建立基本的图像检索模型。
2.研究基于深度学习的图像检索算法，分析其在实际中的应用。
3.设计与实现基于内容的图像检索系统，并评估检索效果与性能。
4.在图像检索中引入用户反馈，持续优化检索性能。
四、拟采用的研究方法及技术路线本课题将综合运用计算机视觉、图像处理、机器学习和Web开发等领域的技术开展研究工作。
研究内容主要包括以下方面：1.采集和处理样本数据集，以实现基于内容的图像检索技术。
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第7期 2002 年 7 月
电 子 学 报
ACTA ELECTRONICA SINICA
Vol . 30 No. 7 July 2002ຫໍສະໝຸດ 基于内容的图像检索技术研究
黄祥林 ,沈兰荪
( 北京工业大学信号与信息处理研究室 ,北京 100022)
摘 要: 在对海量的图像数据进行检索时 ,传统的基于数值/ 字符的信息检索技术并不能满足要求 . 因此 ,基于 内容的图像检索技术 ( CBIR :Content2Based Image Retrieval) 的研究应运而生 ,并引起了广泛关注 . 本文主要讨论 CBIR 研 究中的一些关键问题 : 图像的内容特征及其提取 、 特征之间的相似度计算 、 查询条件的表达 、 检索性能的评价 、 压缩域 的图像检索技术等等 ,并指出了一些可值得深入研究的方向 . 关键词 : 基于内容的图像检索 ; 示例查询 ; 压缩域图像检索 ; 多媒体技术 中图分类号 : TN919 文献标识码 : A 文章编号 : 037222112 (2002) 0721065207
收稿日期 :2001203219 ; 修回日期 :2001209229 基金项目 : 国家自然科学基金 (No. 60172045) ; 国家 863 计划 (No. 2001AA121061) ; 北京市基金 (No. 4002002)
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电 子 学 报
2002 年
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 之间的位置关系就要用到关系 表示 , 而语义表示方法需要对 物体进行识别和解释 , 往往要 借助人类的知识推理 . 采用的 图2 图像内容的层次 表示方式不同 , 查询时进行相 似性比较的算法也不一样 ,如数值式的特征比较可采用多维 空间中点的距离来计算 ,而对基于文字性的语义特征的查询 , 可直接采用文本信息检索技术 . 图像检索所用到的基本特征大多属于第二层和第三层特 征 ,即颜色 、 纹理 、 形状 、 轮廓 、 空间关系 、 时间关系 、 图像的语 义等等 . 211 颜色 颜色是图像的一个重要特征 , 通常采用 RG B 三色表示 , 但是这种表示法并不符合人眼视觉特性 . 颜色比较时一般要 把 RG B 空间转换到其他颜色空间中处理 ,如 HSI 表示法就更 能反映人们对颜色的感知 . 颜色是图像检索中最先被采用的特征 , 主要方法有 [22 ] : ⑴ 颜色直方图 , ⑵颜色一致性矢量 ( CCV : color coherence vec2 tors) , ⑶ 颜色相关图 , ⑷ 颜色矩等等 . 颜色直方图的比较是最 基本方法 [14 ] ,但缺乏图像的空间信息 . 而 CCV 方法 [33 ] 不仅统 计了整幅图像中各颜色的像素值 , 还统计了图像中各颜色最 大区域的像素值 , 效果较好 , 但 CCV 并没有强调各颜色最大 区域的形状以及与背景的关系 ,于是 Zachary 等人又考虑了图 像的 边 缘 信 息 , 提 出 了 CCV2TEV ( Threshold Edge Vector ) 算 法 [58 ] . 颜色相关图法 [30 ] 强调同一颜色在图像中的空间距离 相关性 ,其检索效果比上述几个方法都要好 , 但计算量比较 大 . 颜色矩算法主要是采用图像中各颜色的均值和方差作比 较 ,处理简单 ,可用它作为图像检索的初检 ,为下一步的细检 缩小搜索范围 . 颜色特征在图像检索中占有重要的位置 ,但其固有的光 照敏感性也限制了其使用范围 . 212 纹理 纹理是图象的又一重要特征 ,虽然尚无精确的定义 ,但却 受到广泛研究 . 一般认为纹理就是纹理元素有规律的排列组 合 ,而把具有重复性 、 形状简单 、 强度一致的区域看作纹理元 素 . 视觉纹理特性主要有 : 粗糙度 、 对比度 、 方向度 、 线象度 、 规 整度 、 粗略度等 [4 ] , 图像检索用到的纹理特征表示方法主要 有 [22 ] :Tamura 法 ( 反映了粗糙度 、 对比度 、 方向度等 ) 、 MRSAR (multi2resolution simultaneous auto - regressive model ) 、 Canny 角直 方图法 、 Gabor 变换 、 塔式小波变换 ( PWT:pyramid wavelet trans2 form) 、 树 式 小 波 变 换 ( TWT: tree wavelet transform) 等 . Tamura 法 [27 ] 是对整幅图像进行处理 , 效果较差 , 改进方法是采用直 方图 [22 ] . 和其他方法 ( 纹理的主分量分析 、 小波变换特征等 ) 的比较 [53 ] 可知 ,MRSAR[28 ] 区分不同纹理模式的能力较强 , 但
1 引言
目前 ,急剧增长的图像数据主要来源于卫星系统 、 各类监 测系统 、 科学试验和生物医学等领域 ,如 NASA 的地球观测系 统每天产生约 1T 的图像数据 [1 ] ,而这些图像数据又通过网络 传送到世界各地 . 因此 ,如何从海量的图像数据中高效 、 快速 地检索出所需信息是当前许多应用领域的重要问题 [29 ] . 传统的信息检索是基于数值/ 字符的 ,并不能客观反映图 像内容的多样性 ,其数学模型 、 系统结构 、 查询方式及用户接 口等也不具备有效管理和检索图像数据的能力 [2 ] : ① 传统的信息检索技术不能有效管理具有时空关系的多 媒体数据 . 时空关系是多媒体数据的一个重要特征 ,只有进行 有效的管理才能确保各对象间的时空同步 , 它直接影响到数 据库的数据模型和索引方式 . ② 传统的信息检索技术没有图像特征提取的工具 . 在基 于内容的图像检索中 , 必须要对图像进行基于内容的识别和 解释 ,特征提取在图像检索中占有重要地位 . ③ 传统的信息检索技术缺乏能表达图像特征多样性的查 询方式 . 图像的许多特征并不能用简单的数值和字符来精确 表达 ,因此需要具有能表达图像内容特征的查询方式 ,这将影 响传统检索系统的用户接口 . 可见 ,基于内容的图像检索技术 ( CBIR) 需要进行包括数 据模型 、 图像内容的获取 、 人机接口 、 以及完成检索框架等方 面的研究 ,一个典型的图像检索系统的基本组成如图 1.
计算开销也较大 . 文献 [ 22 ] 详细比较了各种方法 ,MRSAR 与 Gabor 方法虽然性能较好 ,但其复杂度较高 、 处理时间也较长 , 在图像检索中使用基于 TWT、 PWT 的方法比较合适 [22 ] . 213 形状 形状是物体的一个重要特征 ,但由于物体形状的自动获 取很困难 , 基于形状的检索一般仅限于非常容易识别的物 体 [5 ,6 ] . 形状可用面积 、 离心率 、 圆形度 、 形状矩 、 曲率 、 分形维 等全局和局部特征来表示 . 其 主 要 的 分 析 方 法 有 不 变 矩 、 Fourier 描 述 符 、 自回归模型、 向心链码、 CSS ( Curvature Scale ) ( ) Space 、 VSW Variable Scale Wavelet 等 , 它们都各自具有优缺 点 [3 ,36 ,39 ,63 ] . 而基于向心链码的方法 [63 ] 既具有形状的编码能 力又同时支持检索 ,它首先采用向心链码对形状进行编码 ,再 在编码码流中直接提取形状的 “相对凸数” 及 “凸度” , 以此作 为形状检索的依据 . 由于形状的向心链码具有旋转 、 平移 、 尺 度的不变性 ,因此这种检索算法具有一定的抗 “相似性形变” 能力 . 这些方法并不涉及到形状的提取算法 , 均假设形状已 被完整提取 . 214 轮廓 轮廓图就是图像中的各物体外形所形成的图 ,一般要经 过边缘检测 、 细化等处理后才能得到 . QBIC[56 ] 系统中采用分 块相关法进行图像轮廓之间的比较 , 这种方法不具有尺度和 方向的不变性 ,并且边缘检测 、 细化等预处理直接决定了图像 轮廓的质量 ,对检索结果具有很大的影响 . 215 空间关系 空间关系是图像中各对象的基本关系之一 ,直角坐标系 是其最直接的表示法 . 在 GIS ( geographical information system) 的 应用中 ,人们对空间关系的表征和检索技术进行了研究 ,用一 种 2D 串 [66 ] 的索引技术来表征空间关系 . Liu 和 Sun [67 ] 还使用 直角坐标的方法对物体之间的关系进行了分级性表示 , 既有 粗略的表示法又有精细的表示法 . Sistla 等 [68 ] 定义了一套基本 关系集来表达空间关系 , 主要包括 : 左 、 右、 前、 后、 上、 下、 内、 外、 重叠等 ,这些定义简化了物体间的空间关系 ,但是忽略了 距离概念 ,使其应用场合受到限制 . 216 时间关系 、 时空关系 时间关 系 、 时 空 关 系 是 视 频 序 列 的 一 个 基 本 特 征. 在 VOD 和视频数据库等多媒体应用中 , 提出了基于点的和基于 段的表达时间关系的方法 . 基于点的方法采用时间轴上的点 来代表对象的位置 ,而基于段的方法则用对象出现的时间间 隔来表达对象间的关系 ,这两种表达方法可以相互转换 ,它们 之间的详细比较见参考文献 [ 69 ] . 一般将空间关系和时间关 系结合起来处理时空关系 [70 ] ,目前对于时空模型的研究并不 深入 ,有待进一步探索 . 217 语义特征 语义特征一般用文字描述 ,可以用传统的数据库方法和 基于知识的模型来管理和检索 . 目前一般用半自动或手动的 方法提取语义特征 ,在大型数据库或动态数据库中这种提取 方法并不太现实 ,因此只适合特定的应用 . 另外 ,图像/ 视频中 的一些文字具有一定的语义信息 , 可对其自动定位 [62 ] 、 识别 后进行检索 . 提取语义特征的自动化程度越高 ,通常使得适用
Re search o n Co ntent2Ba sed Image Retrieval Technique s
HUANG Xiang2lin ,SHEN Lan2sun
( Signal and Information processing lab , Beijing Polytechnic University , Beijing 100022 , China)