图像数据库的形状索引(SIID)(Shape Indexing of Image Databases (SIID))_图像处理_科研数据集
计算机视觉中的图像索引技术
计算机视觉中的图像索引技术在计算机视觉领域，图像索引技术是一种用于快速检索和识别图像的方法。
随着数字图像的爆发式增长，如何高效地管理和检索这些海量图像成为了一个迫切的问题。
图像索引技术通过将图像转化为索引特征向量，实现对图像的内容描述和相似度比较，从而快速检索出目标图像。
本文将介绍几种常用的图像索引技术，包括颜色直方图、纹理特征、形状特征以及深度学习方法等。
一、颜色直方图颜色直方图是图像索引中最常用的特征表示方法之一。
它将图像的颜色信息进行统计和分析，得到一个用于表示图像颜色分布的直方图。
常见的颜色空间有RGB、HSV等。
通过计算图像在不同颜色通道上的像素分布，可以得到一个维度较低的特征向量。
基于颜色直方图的图像检索方法简单高效，适用于一些颜色信息起主导作用的应用场景。
二、纹理特征纹理特征是指图像中不同区域的纹理结构的描述方式。
常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、小波变换、Gabor滤波器等。
这些方法通过分析图像中的纹理变化来表示图像的纹理特征。
纹理特征可以用于识别具有相似纹理结构的图像，例如草地、木纹等。
三、形状特征形状特征是指图像中物体的外形信息。
常见的形状特征包括边缘描述子、轮廓匹配等。
边缘描述子通过提取图像中的边缘信息来描述物体的形状特征，轮廓匹配则通过比较物体的轮廓曲线来判断物体的相似性。
形状特征可以用于在大规模图像数据库中快速检索并匹配具有相似形状的图像。
四、深度学习方法近年来，深度学习方法在图像索引领域取得了显著的成果。
卷积神经网络(CNN)是其中最为常用的模型之一。
通过训练大规模图像数据库，CNN可以学习到图像中的高级特征表示，这些特征能够更加准确地描述图像的内容。
基于深度学习的图像索引技术在图像分类、目标检测等任务中表现出了很大的优势。
总结图像索引技术在计算机视觉领域扮演着重要的角色。
颜色直方图、纹理特征、形状特征以及深度学习方法是常用的图像索引技术。
它们各自具有不同的特点和适用范围，可以根据具体应用场景的需求选择合适的方法。
计算机视觉中的图像索引技术
计算机视觉中的图像索引技术计算机视觉是研究如何让计算机获得、处理和理解图像和视频的科学与技术。
在计算机视觉领域，图像索引技术是一项关键技术，它能够对大规模图像数据库进行高效的检索和管理。
本文将介绍计算机视觉中的图像索引技术，并探讨其在实际应用中的重要性和挑战。
1. 图像索引技术概述图像索引是指通过一定的方法和算法，将大规模的图像数据库中的图像进行高效的检索和管理。
图像索引技术是计算机视觉和图像处理领域的关键技术之一，也是实现图像检索、内容识别和图像分类等任务的基础。
2. 图像特征提取在图像索引技术中，图像特征提取是一个重要的环节。
常用的图像特征有颜色特征、纹理特征和形状特征等。
颜色特征可以通过提取图像的颜色直方图或使用颜色矩来表示；纹理特征可以通过提取图像的灰度共生矩阵或使用小波变换来表示；形状特征可以通过提取图像的边缘信息或使用形状描述符来表示。
3. 图像相似度度量在图像索引技术中，图像相似度度量是一个核心问题。
相似度度量可以通过计算两幅图像之间的距离或相似度来实现。
常用的图像相似度度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。
这些相似度度量方法能够根据图像的特征向量计算图像之间的相似性。
4. 图像索引方法在图像索引技术中，常用的索引方法有基于内容的图像检索（CBIR）和基于标签的图像检索（TBIR）等。
CBIR方法通过提取图像的特征向量和相似度度量方法进行图像检索；TBIR方法则是先为图像打上标签，然后通过标签进行图像检索。
5. 图像索引的应用图像索引技术在现实生活中有着广泛的应用。
例如，在图像数据库中进行图像检索，可以用于医学影像的自动识别和分析、图像社交网络的图像搜索和推荐等。
此外，图像索引技术还可应用于安防监控系统的行人和车辆检测、智能交通系统的车牌识别和交通流量统计等领域。
6. 图像索引技术的挑战图像索引技术在实际应用中仍面临一些挑战。
首先，图像特征的提取和相似度度量是一个复杂而耗时的过程，如何提高处理速度和准确性是一个难题。
基于SOFM的高速图像检索算法实现
中图分类号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １３
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ １６０ （０ １ ０ —１ ００ １０ —６ ０ ２ １ ） ２０ ８ —５
０ 引 言
基于 内容 的 图像检 索 （ｏ ｔｎ—ａｅ ｇ ｅｒ ｖｌ简称 Ｃ Ｉ 技术是 信 息检 索领 域 的一个 重 要研 ｃｎｅ ｔ ｓｄｉ ｅｒｔｉ ａ， ｂ ｍａ ｅ ＢＲ）
持 其 拓 扑结构 不变 。即在 无教师 示 教 的情况 下 ， 通过 对输 入模 式 的 自组织 学 习 ， 在输 出层 将分 类结 果表 示 出来 ， 尽可 能地 保 留原始 的距 离或 相似 性关 系 。 并 图 １所 示 为基 本 的 自组 织 特 征映 射 网 络 。上层 为 输 入 结 点 ， 输 入 向量 有 个 元 素 ， 输 入层 有 个 结 若 则 点 。网络下 层 为输 出结 点 ， 某种 形 式排成 了一个 邻域 按 结 构 ， 输 出层 中的 每个 神 经 元规 定 它 的邻 域结 构 ， 对 即 哪些 结 点在 它 的邻 域 内和它 在 哪 些结 点 的 邻域 内 。所
究课 题 。Ｃ Ｉ Ｂ Ｒ系 统通常 提 取颜色 、 纹理 、 形状 等 特征 向量来 表示 图像 的底 层视觉 特 征 ， 通过 距 离度量 方 式
计 算查询 图像 与 图像数 据库 中所 有 图像的 向量距 离 以衡量 图像 之 间的相似 度 Ｌ。 １ 因此 ， ］ 图像 的相似性 查 询
就 相 当于 向 量 空 间中 的最 近 邻搜 索 问题 。传 统 的方 式是 采用 顺 序 扫 描方 法 （ｅｕ ｎｉｌ ｃ ｎａｇ ｒ ｈ ｓｑ ｅ ｔ ａ ｌｏ ｉ ｍ， ａｓ ｔ Ｓ Ａ） 次 比较 数据 库 中的 向量 ， Ｓ 逐 数据 库 的规 模决 定 了检 索 时 的计 算量 ， 量 数据 库 的检 索 势必 严重 影 响 海
计算机视觉中的图像索引方法
计算机视觉中的图像索引方法计算机视觉中的图像索引方法是指通过对图像进行特征提取和表示，以便于对图像进行高效的检索和搜索。
图像索引是一个重要的研究领域，它在各个应用领域都有着广泛的应用，如图像检索、图像搜索、目标识别等。
本文将介绍几种常见的计算机视觉中的图像索引方法。
一、颜色直方图（Color Histogram）颜色直方图是一种常用的图像索引方法，它基于图像的颜色信息进行索引。
颜色直方图可以通过统计图像中各种颜色的像素数量来表示图像的颜色分布情况。
在图像索引中，可以通过对比图像的颜色直方图来计算相似度，从而实现图像的检索。
二、纹理特征（Texture Features）纹理特征是指图像中不同区域的纹理特点，例如纹理的平滑程度、方向性、颗粒度等。
纹理特征可以通过计算图像的灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）来提取。
GLCM 描述了图像中不同像素对之间的灰度关系，通过计算 GLCM 的统计特征，如对比度、能量、熵等，可以得到图像的纹理特征表示。
三、形状描述（Shape Descriptors）形状描述是通过对图像中物体的形状进行特征提取和表示。
在计算机视觉中，常用的形状描述方法包括边缘描述子（Edge Descriptors）、轮廓描述子（Contour Descriptors）和区域描述子（Region Descriptors）等。
这些方法可以通过提取边缘、轮廓或区域的形状特点，如曲率、周长、面积等，来表示图像的形状信息。
四、局部特征（Local Features）局部特征是指图像中具有显著性的部分，如角点、边缘等。
局部特征的提取可以通过使用特征检测器和描述子来实现。
常用的局部特征检测器包括尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）、加速稳健特征（Speeded-Up Robust Features, SURF）和方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）等。
图像检索课件演示文稿(共71张PPT)
• 规整度 • 光滑度
2.纹理特征匹配
1）基本原理：
• 粗糙度反映纹理的尺寸
2.纹理特征匹配
1）基本原理：
• 对比度反映纹理的清晰度
2.纹理特征匹配
1)基本原理：
• 方向反映实体是否有规则的方向性。
包含多个纹理区域的图象
纹理是以像 素的邻域灰 度空间分布 为特征；
是图像强 度局部变 化的重复 模式
基于结构特征的纹理分析 Content-Based Image Retrieval
举例：用颜色特征模板进行检索
语包义含特 多征个：纹场理景区到、域事的件图9、象0情年感等代以后，出现了对图像的内容语义，如图像 的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索 技术，即基于内容的图像检索。
综合利用颜色、纹理、形状特征，逻辑特征和客观属性等，实 现图像检索
3个瓶有透明液体
3 基于内容的图像检索
• 传统的图像检索方法
– 标引文字的检索的局限性是：
图片的标引文字主要靠人工输入。 • 对大数据量的场合（如Web资源、数字图书馆等）应用困
难
标引文字无法精确完整的刻画图片内容 • 文字描述一维线性的媒体，而图片是二维非线性的媒体
• 生成或利用元数据的过程实质是在两种差异很大的媒体间 的翻译过程，有很大的随意性和信息损失
一些典型的纹理图象
2.纹理特征匹配
2)匹配方法： • 基于统计特征的纹理分析——共生矩阵，心理学特征等 • 基于信号处理的纹理分析——小波变换，Gabor滤波器
等
• 基于结构特征的纹理分析
• 基于模型的纹理分析——Markov随机场模型等
• 2)匹配步骤：
• 从上述纹理分析的方法中得到一组描述纹理的特 征量；
利用Matlab从图像中提取数据
up=i; break end end %确定右边界 real=0 i=x/2 %跳过色标 for j=y:-1:1 if (real==1&&data(i,j) == 1) break elseif (data(i,j) ~= 0) real=1; temp=j; end end for j=temp:-1:1 if (data(i,j) ~= 1) && (data(i,j) ~= 0) right=j; break end end %确定下边界 j=(y-1)/2 for i=x:-1:1 if (data(i,j) ~= 1) && (data(i,j) ~= 0) bottom=理功能能够从图像中提取数据，常见的 图像文件格式如 JPEG，TIFF，BMP，PNG，GIF 等图像文件格式 Matlab 都支持。 对得到的数据可以作进一步的处理，从而得到我们所关心的 海洋信息。 科
● 【参考文献】
［1］李海涛，等．MATLAB 程序设计教程.高等教育出版社. ［2］张志涌，等．MATLAB 教程.北京航空航天大学出版社. ［3］徐飞，等．MATLAB 应用图像处理.西安电子科技大学出版社.
元素的值就是对应像素点的颜色索引值。 提取数据的基本思想就是用 所求点的颜色索引值与色标（Color Bar）中各点的颜色的索引值对比， 索引值相同的点温度相同，由此可以确定所求点的温度值。 3.2 确定各像素点对应的经纬度
在获取数据的时候，需要确定各像素点对应的经纬度。 因此在 Matlab 中将图片中心所示的陆地和海区以外的区域“裁”去，“裁剪”的 程序如下：
图像检索中的特征提取与分类算法研究
图像检索中的特征提取与分类算法研究图像检索是一个重要的计算机视觉任务，其目标是根据用户提供的查询图像，从数据库中检索出与之相似的图像。
在图像检索中，特征提取与分类算法是关键的研究内容。
本文将介绍图像检索中常用的特征提取与分类算法，并进行相关的研究探讨。
一、特征提取算法特征提取是图像检索中最重要的步骤之一，它用于从图像中提取出具有区分度和信息量的特征。
常用的特征提取算法包括颜色直方图、纹理特征和形状特征等。
1. 颜色直方图颜色直方图是一种描述图像颜色分布的直方图，通过统计图像中各个颜色的像素个数来表示图像的特征。
常用的颜色空间包括RGB、HSV和Lab等。
颜色直方图具有计算简单、对图像缩放和旋转不敏感的特点，因此被广泛应用于图像检索中。
2. 纹理特征纹理特征描述了图像中局部区域的纹理结构，用于区分图像中不同的纹理属性。
常用的纹理特征包括灰度共生矩阵(Gray-level Co-occurrence Matrix, GLCM)、局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)和方向梯度直方图(Orientation Gradient Histogram, OGH)等。
这些特征可以通过计算灰度或梯度等信息来表征图像的纹理特征。
3. 形状特征形状特征用于描述图像中物体的形状特点，常用的形状特征包括边缘特征、尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)和速度不变特征(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints, BRISK)等。
这些特征可以通过提取图像的边缘或角点等局部特征来表征图像的形状特征。
二、分类算法特征提取之后，需要采用分类算法对提取到的特征进行分类，从而将查询图像与数据库中的图像进行匹配。
常用的分类算法包括k近邻算法、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和深度学习算法等。
基于形状特征的图像检索
题目：基于形状特征的图像检索系统的设计与实现基于形状特征的图像检索系统的设计与实现摘要近年来，随着多媒体和计算机互联网技术的快速发展，数字图像的数量正以惊人的速度增长。
面对日益丰富的图像信息海洋，人们需要有效地从中获取所期望得到多媒体信息。
因此，在大规模的图像数据库中进行快速、准确的检索成为人们研究的热点。
为了实现快速而准确地检索图像，利用图像的视觉特征，如颜色、纹理、形状等来进行图像检索的技术，也就是基于内容的图像检索技术（CBIR）应运而生[6]。
本文主要研究基于形状特征的图像检索，边缘检测是基于形状特征的一种检索方法，边缘是图像最基本的特性。
在图像边缘检测中，微分算子可以提取出图像的细节信息，景物边缘是细节信息中最具有描述景物特征的部分,也是图像分析中的一个不可或缺的部分。
本文详细地分析了一种边缘检测方法Canny算子，用C++编程实现各算子的边缘检测，并根据边缘检测的有效性和定位的可靠性，得出Canny算子具备有最优边缘检测所需的特性。
并通过基于轮廓的描述方法，傅里叶描述符对图像的形状特征进行描述并存入数据库中。
对行相应的检索功能。
关键词：图像检索；形状特征；Canny算子；边缘检测；傅里叶描述符Design and Implementation of Image Retrieval System Based onShape FeaturesABSTRACTWith the rapid development of multimedia and computer network technique, the quantity of digital image and video is going up fabulously. Facing the vast ocean of information of image, it has a good sense to obtain the desired multimedia information. Currently, rapid and effective searching for desired image from large-scale image databases becomes an hot research topic.In order to retrieve image quickly and accurately using image visual features such as color, texture, shape, which named content-based image retrieval (CBIR) came into being. This paper introduces the principle of wavelet transform applying to image edge detection. Edge detection is based on the shape of the characteristics of a retrieval method, and the edge is the most basic characteristics of the image. In the image edge detection ,differential operator can be used to extract the details of the images, features’ edge is the most detailed information describing the characteristics of the features of the image analysis, and is also an integral part of the image. This paper analyzes a Canny operator edge detection method, and we complete with the C++ language procedure to come ture edge detection. According to the effectiveness of the image detection and the reliability of the orientation, we can deduced that the Canny operator have the characteristics which the image edge has. And contour-based method for describing the image Fourier descriptors to describe the shape feature and stored in the database. Align the corresponding search function.Key words：image retrieval；sharp feature；Canny operator；edge detection；Fourier shape descriptors目录1 前言 (1)1.1 课题背景及研究意义 (1)1.2 国内外发展状况 (1)1.3 课题研究的主要内容 (2)2 基于形状特征的图像检索 (3)2.1 图像检索技术的发展过程 (3)2.1.1 基于内容的图像检索技术 (3)2.1.2 基于形状特征的图像检索 (3)2.2 边缘检测 (4)2.3 Canny边缘检测 (4)2.3.1 Canny指标 (4)2.3.2 Canny算子的实现 (5)2.4 基于轮廓的描述方法 (7)2.4.1 傅立叶形状描述符 (7)2.5 图像的相似性度量 (9)3 基于形状特征的图像检索系统的设计 (10)3.1 Canny算子的程序设计 (10)3.2 图像特征数据库设计 (11)3.3 实验结果 (12)4 基于形状特征的图像检索系统实现 (13)4.1 系统框架 (13)4.2 编程环境 (14)4.3 程序结果 (14)5 总结 (15)参考文献 (16)致谢 (17)附录 (18)1前言1.1课题背景及研究意义随着多媒体技术、计算机技术、通信技术及Intemet网络的迅速发展，人们正在快速地进入一个信息化社会。
图像数据库检索
短期学习策略：更倾向于用图像底层 特征（颜色、纹理、空间位置等等） 来将图像分类 长期学习策略：更倾向于用图像的实 际语义来分类，而这个语义判断来自 于大量用户的历史反馈信息
早期的长期学习策略的思路
数据准备阶段 Step1 按照图像底层特征将图像数据聚类 Step2 计算各个子簇之间的相似度 检索阶段 Step3 确定检索样本对应的子簇，其他子簇 按照与目标子簇的相似度排名 Step4 子簇内部的图像按照与检索样本的相 似性进行排名
准备阶段 1、按照反馈记录包含的各向量的特征向量进行模 糊聚类 2、按照反馈记录的语义相关性调整 检索阶段 用户提交检索样本，寻找其所属的类 将其所属类中的所有样本进行组合优化，得到一 个优化的检索样本，该样本既包含了原样本的底 层特征信息，又包含了其所含的语义信息 寻找与检索样本最近的点
谢
谢！
由于用户在检索时给出的反馈 例不可能很多，也就是说训练样本 很少，传统的机器学习方法并不适 用。而类似支持向量机的基于小样 本的统计学习理论却受到重视。 另一种解决方法是，在图像数 据库中寻找与用户给出的反馈例很 相似的图片，来扩充训练样本集。
但是实际上，基于用户相关反 馈的图像检索，可以看成一个 （1+x）分类问题，即数据库中的 1+x）分类问题，即数据库中的 图像可以分成很多类，用户只对其 中一类感兴趣。因此，正反馈例来 自于一个类，负反馈例却可能来自 多个不同的类别。我们称之为训练 样本的不对称性。
优点：用语义来分类更加符合用户的 检索目的，本质上说，用户更关心的 不是图像的底层特征，而是图像的语 义 缺点： 1、需要大量的用户反馈信息 2、不同用户的语义判断是不一样的， 能保证用户的“语义一致性” 能保证用户的“语义一致性”吗？
大规模图像数据库索引与检索技术研究
大规模图像数据库索引与检索技术研究摘要：随着数字图像的普及和快速增长，大规模图像数据库的索引和检索技术成为了研究的热点。
本文将主要讨论大规模图像数据库索引与检索技术的研究进展和相关算法。
首先介绍了图像索引和检索的基本概念和挑战，然后探讨了几种常用的图像索引方法，包括视觉特征提取、局部不变特征和深度学习等。
1. 引言在当今数字图像大量涌现的时代，大规模图像数据库的索引和检索变得尤为重要。
人们需要从庞大的图像集合中快速而准确地检索出所需的图像。
然而，由于图像的高维特征和巨大量的图像数量，如何高效地建立索引和进行检索成为了挑战。
2. 图像索引与检索的基本概念图像索引是指对图像集合进行组织和标记，以实现高效的图像检索。
而图像检索则是指根据用户的需求，在图像集合中寻找与之相关的图像。
图像索引和检索的目标是使得相似的图像能够聚集在一起，从而加速检索的速度。
3. 视觉特征提取视觉特征提取是图像索引与检索中的核心步骤之一。
常用的视觉特征包括颜色直方图、纹理特征、形状描述符等。
这些特征能够表征图像的不同视觉信息，并且能够用于度量图像之间的相似度。
4. 局部不变特征局部不变特征是一种比较稳定和具有区分度的图像特征。
其主要思想是通过检测图像中的关键点，并提取与关键点相关的局部特征来描述图像。
常用的局部不变特征包括尺度不变特征变换(SIFT)、加速稳定特征检测(SUFT)和方向梯度直方图(HOG)等。
5. 深度学习深度学习是近年来图像索引与检索领域的热门技术。
它通过训练深度神经网络，自动地学习图像的高级特征表示。
深度学习能够实现端到端的图像索引和检索，大大简化了图像处理的流程。
6. 大规模图像数据库索引算法针对大规模图像数据库的索引，研究者提出了一系列算法。
这些算法主要包括哈希算法、树结构算法和索引压缩算法。
哈希算法将图像映射到低维度的向量空间，从而降低了索引的存储和计算成本。
树结构算法包括KD树、R树和树编码等，通过构建树结构来组织和检索图像。
大规模图像数据库索引与检索技术研究
大规模图像数据库索引与检索技术研究随着互联网时代的到来，大规模图像数据库的建立和管理成为了一个非常关键的问题。
由于人们能够迅速拍摄和上传大量的图像，对这些图像进行检索和索引变得至关重要。
本文将探讨大规模图像数据库索引和检索技术的最新研究进展。
一、介绍图像检索是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
在大规模图像数据库中，如何高效地检索出用户感兴趣的图像是一个具有挑战性的问题。
目前，研究者们提出了许多不同的图像检索方法，并取得了一些令人瞩目的成果。
二、图像索引技术图像索引是图像检索的关键环节，它决定了检索的效率和准确度。
目前主要有两种图像索引技术：基于内容的图像索引和基于元数据的图像索引。
基于内容的图像索引是根据图像的视觉特征进行索引和检索的。
研究者们通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征来构建索引。
其中，最常用的方法是使用局部特征描述符，如SIFT、SURF、ORB等。
这些方法通过将图像划分成多个局部区域，并提取每个区域的特征描述符来表示整个图像。
然后，通过计算特征之间的相似度来进行图像检索。
虽然基于内容的图像索引可以提供较高的检索准确度，但是它的计算复杂度非常高，尤其在大规模图像数据库中。
基于元数据的图像索引则是根据图像的关键字、标签等元数据信息进行索引和检索的。
通过为图像关联元数据信息，可以有效地提高图像检索的效率。
目前，研究者们提出了一些基于文本挖掘和机器学习的方法来实现图像的自动标注和索引。
这些方法通过将图像与相关的文本数据进行关联，从而实现了利用文本信息来进行图像检索。
三、图像检索技术图像检索是指根据给定的查询图像，在图像数据库中找出与之最相似的图像。
目前主要有两种图像检索技术：基于内容的图像检索和基于语义的图像检索。
基于内容的图像检索是根据图像的视觉相似度进行检索的。
在给定的查询图像中，提取图像的视觉特征，并与数据库中的图像进行相似度计算，然后按照相似度进行排序，最后返回相似度最高的图像。
基于内容的图像检索可以适用于任何类型的图像，但是它的准确度受限于特征的选择和计算方法。
图像检索（imageretrieval）-11-End-to-endLearningofD。。。
图像检索（imageretrieval）-11-End-to-endLearningofD。
End-to-end Learning of Deep Visual Representations for Image RetrievalAbstract1 Introduction实例级图像检索是⼀个可视化搜索任务，⽬标是给定⼀个查询图像，在⼀个可能⾮常⼤的图像数据库中检索包含与查询图像有着相同对象实例的所有图像。
图像检索和其他相关的可视化搜索任务具有⼴泛的应⽤，如web上的逆向图像搜索或个⼈照⽚收藏的组织。
图像检索也被视为数据驱动⽅法的⼀个关键组件，这些⽅法使⽤可视化搜索将与检索图像关联的注释传输到查询图像(Torralba et al, 2008)。
这已被证明对各种各样的注释都很有⽤，如图像级标签(Makadia et al,2008)、GPS坐标(Hays and Efros, 2008)或显著物体位置(Rodriguez- Serrano etal,2015)。
深度学习，尤其是深度卷积神经⽹络(Deep convolutional neural networks, CNN)，已经成为计算机视觉领域⼀个极其强⼤的⼯具。
在Krizhevsky et al(2012)使⽤卷积神经⽹络在2012年的ImageNet分类和定位的挑战(Russakovsky et al,2015)上获得第⼀名后，基于深度学习的⽅法显著提⾼了在⽬标检测等其他任务(Girshick et al,2014)和语义分割(Long et al,2015)的最新效果。
最近，它们也在其他语义任务中发光发热，⽐如image captioning (Frome et al, 2013; Karpathy et al, 2014) 和visual question answering (Antol et al, 2015)。
然⽽，到⽬前为⽌，深度学习在实例级图像检索⽅⾯还不太成功。
大规模图像数据库的存储与索引算法研究
大规模图像数据库的存储与索引算法研究随着现代科技的快速发展，我们生活中产生的图像数据规模正在不断增加。
大规模图像数据库的存储与索引算法成为了一个重要的研究方向。
这些算法不仅需要能够高效地存储大量的图像数据，还需要能够快速准确地检索出用户所需的图像。
在大规模图像数据库的存储方面，首先我们需要考虑如何将大量的图像数据进行高效的存储。
传统的存储方式往往会导致存储空间的浪费，因此我们需要寻找一种更加高效的存储方式。
一种常用的方法是利用图像压缩算法来减小存储空间，例如使用JPEG或PNG等压缩算法。
另外，还可以考虑使用分布式存储系统来存储大规模的图像数据，这样既能提高存储效率，又能提高系统的可靠性和扩展性。
在大规模图像数据库的索引方面，我们需要找到一种高效准确的索引算法。
常用的图像索引算法包括传统的局部特征描述子，如SIFT、SURF等，以及最近流行的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）。
局部特征描述子通过计算图像中关键点的局部特征向量来表示图像，然后使用聚类或哈希的方法将这些特征向量进行索引。
而深度学习方法则通过训练神经网络来提取图像的高级语义特征，然后使用向量相似性检索方法进行图像索引。
这些算法在不同的场景和要求下具有各自的优势和适用性。
除了存储和索引算法，我们还需要考虑大规模图像数据库的查询效率和准确性。
一种常用的方法是使用倒排索引技术。
倒排索引是一种将索引项与文档关联起来的数据结构，可以提高查询效率。
通过建立倒排索引表，我们可以根据关键词快速定位到包含该关键词的图像。
此外，还可以使用近似搜索算法来加速图像检索过程，例如局部敏感哈希（LSH）算法和近似最近邻算法（ANN）。
这些算法能够在保证一定的查询准确度的同时，大幅提高查询速度。
总结起来，大规模图像数据库的存储与索引算法研究是一个复杂而又重要的课题。
通过合理选择存储方式和索引算法，可以有效地存储和检索大规模的图像数据。
改进查询效率和准确性的方法也能够进一步提高大规模图像数据库的使用价值。
数据库中的图像语义索引研究
数据库中的图像语义索引研究随着数字化时代的来临，大量的图像数据储存在网络上，这些图像数据包括文化遗产、旅游景点、医学图像等各种类型。
这些图像数据给我们带来了很大的经济和文化上的价值，同时也带来了一个问题，如何快速地查询、检索和分类这些图像？这时候，图像语义索引技术便应运而生。
什么是图像语义索引？图像语义索引是指将图像数据转化为可识别、可搜索的信息。
它不同于传统的图像检索技术，后者只能在图像的几何特征方面进行搜索，而图像语义索引则在真正的图像语义内容方面进行搜索。
图像语义索引常常被称作 CBIR （Content-Based Image Retrieval）技术。
图像语义索引技术的挑战由于图像数据具有无限的变化性和巨大的数量，因此实现一种高效而准确的图像语义索引技术是十分具有挑战性的。
一些主要的挑战包括：1.高维性：图像数据往往是高维的。
例如，对于1024×768的图像来说，单个图像就有7,864,320个像素点，为了方便处理，一些特征可能会选择压缩为低维度的向量。
2.语义多样性：同一个语义可以有多种表述方法，如“狗”这个词可以有“柴犬”、“哈士奇”、“斗牛犬”等多种表述方法。
3.歧义性：不同的人在不同的环境下对同一件事物的描述往往是不同的，比如“树”这个概念，它们在生长环境、形态和分类上都可能是很不一样的。
4.复杂性：图像中所包含的元素往往是多度量的（multi-modal），即图像可能同时包含色彩、纹理、形状、大小等多个因素。
每种度量都有其局限性。
图像语义索引技术的实现为了解决上述挑战，图像语义索引技术有一些常见的实现方法，如图像特征提取、模型训练、语义理解以及算法优化等。
1.图像特征提取提取图像的适当特征是图像语义索引的首要任务。
如果特征提取的好，就能有效地区分语义相似度和差异度。
常用的图像特征有：色彩、纹理、边缘、形状等。
2.模型训练在图像语义索引中，深度学习是一种常见的训练模型，主要流程是先用卷积神经网络提取图像特征，再用神经网络模型将这些特征编码为低维度的向量。
面积加权平均形状指数
面积加权平均形状指数
一、概念解析
面积加权平均形状指数（Area-Weighted Mean Shape Index，AWSI）是用来描述图像中物体形状的一个指标。
它基于物体边界的曲率计算，通过将每个点的曲率值乘以该点周围像素的面积，然后将所有点的乘积相加再除以总面积得到。
二、计算方法
1. 边界提取：首先需要从图像中提取出待测物体的边界，可以使用常见的边缘检测算法如Canny、Sobel等。
2. 曲率计算：对于每个边界上的像素点，可以通过计算其两侧像素点与该点构成的圆弧曲率来获取该点的曲率值。
曲率值越大表示该点所在位置越弯曲。
3. 面积加权平均：对于每个像素点，将其曲率值乘以其周围像素所占面积之和，然后将所有结果相加得到总和S。
再将S除以整个物体所占面积即可得到AWSI值。
三、应用场景
AWSI可以用于描述不同形状物体之间的差异，并且具有较高的鉴别能力。
在目标识别、医学图像分析、工业检测等领域都有广泛的应用。
四、优缺点分析
1. 优点：AWSI计算简单、直观，可以有效地描述物体形状特征，并且具有较高的鉴别能力。
2. 缺点：AWSI对于物体边界的像素密度要求较高，如果像素密度过低会导致计算结果不准确。
AWSI只能描述物体整体形状特征，无法对局部形状进行描述。
五、总结
面积加权平均形状指数是一种常见的用于描述物体形状特征的指标，在图像处理、医学图像分析等领域都有广泛的应用。
其计算方法简单直观，但需要注意边界像素密度的要求。
同时，AWSI只能描述物体整体形状特征，无法对局部形状进行描述。
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图像数据库的形状索引(SIID)(Shape Indexing of
Image Databases (SIID))
数据介绍：
The main goal of this project is to create an image retrieval system that is primarily based on shape. The use of shape as a cue for indexing into pictorial databases has been traditionally based on global invariant statistics and deformable templates, on the one hand, and local edge correlation on the other. We have proposed an intermediate approach based on a characterization of the symmetry in edge maps.
关键词：
形状,图像,形状索引,图像检索系统,边缘图像, Shape,image,Shape Indexing,image retrieval system,edge maps,
数据格式：
IMAGE
数据详细介绍：
Shape Indexing of Image Databases (SIID)
Introduction
The main goal of this project is to create an image retrieval system that is primarily based on shape. The use of shape as a cue for indexing into pictorial
databases has been traditionally based on global invariant statistics and deformable templates, on the one hand, and local edge correlation on the other. We have proposed an intermediate approach based on a characterization of the symmetry in edge maps.
Acknowledgements
The support of NSF Grants CCR-9700146, IRI-9700497, IRI-0083231 and BCS-9980091 is gratefully acknowledged
数据预览：
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