基于内容的图像检索技术研究
基于模式识别的图像内容分析与图像检索技术研究
基于模式识别的图像内容分析与图像检索技术研究摘要：随着图像数据的快速增长和应用场景的不断扩大，图像内容分析与图像检索技术变得越来越重要。
基于模式识别的方法在图像内容分析和图像检索中发挥了关键作用。
本文综述了基于模式识别的图像内容分析与图像检索的研究现状和发展趋势，重点讨论了关键技术和常用方法，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言图像内容分析与图像检索是计算机视觉领域中的重要研究方向。
随着数字图像的广泛应用，特别是社交媒体和互联网的普及，大量的图像数据被产生和共享。
如何从这些海量的图像数据中高效地提取和理解有用的信息，对于图像处理、智能搜索和机器视觉等领域具有重要意义。
基于模式识别的图像内容分析与图像检索技术能够自动分析和理解图像内容，实现图像的自动标注和检索，因此备受研究者的关注。
2. 图像内容分析图像内容分析是指使用计算机对图像进行处理和分析，提取出图像中的有用信息。
这一技术在图像处理、图像理解和机器视觉等领域起着关键作用。
基于模式识别的图像内容分析方法通常包括以下几个步骤：图像预处理、特征提取、特征选择和模式识别。
其中，图像预处理是为了消除噪声和增加对比度，特征提取是为了从图像中提取出表达图像语义的特征，特征选择则通过选取最重要的特征来提高分类性能，最后，模式识别将学习到的模型应用于新的未知图像。
近年来，深度学习技术在图像内容分析中取得了显著的进展。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，能够从图像中学习到更高层次的抽象特征，取得了在图像分类、目标检测和语义分割等任务上的突破性成果。
此外，图像内容分析中的其他关键技术，如图像分割、目标识别和场景理解等也得到了广泛研究和应用。
3. 图像检索图像检索是指通过查询的方式从图像数据库中检索出与查询图像相似的图像。
图像检索广泛应用于电子商务、图书馆管理和艺术研究等领域。
基于模式识别的图像检索方法通常分为两类：基于内容的图像检索和基于上下文的图像检索。
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方法研究的开题报告
基于内容的图像检索方法研究的开题报告一、选题背景及研究意义现今互联网上产生了大量的图片数据，如何更快地准确地检索图像的内容成为了一个重要的研究领域。
基于内容的图像检索方法是一种基于图像内容的相似性匹配，从而实现在大规模的图像数据库中快速定位特定图像的方法。
在互联网时代，越来越多的信息以图像的方式存在。
如何快速、准确地从海量图像库中检索到需要的图像，就成为了当前图像检索领域面临的一大难题。
基于内容的图像检索技术具有操作简单、高效快速、精度高、结果准确等优点，已经被广泛用于许多领域，如医学图像识别、面部识别、车牌识别等。
然而，由于图像内容复杂多样，基于内容的图像检索技术还存在一定的局限性和挑战，如提高检索的准确性和普适性，增强图像数据的拟合能力。
二、研究内容本文旨在对基于内容的图像检索方法进行探索和研究。
主要研究内容包括以下方面：1. 基于特征提取的图像检索方法研究：通过对图像特征进行提取和描述，来实现图像相似度匹配，包括传统的色彩、纹理、形状等特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法，并对其特点和应用进行比较和分析。
2. 基于感知哈希的图像检索方法研究：通过感知哈希算法，将图像特征向量量化为二进制编码，实现图像相似度计算，在保证检索精度的同时，降低图像检索的时间复杂度。
3. 基于深度学习的图像检索方法研究：深度学习是当前图像处理领域最热门的技术之一。
通过卷积神经网络提取特征，构建图像特征空间，实现图像相似度匹配，并研究深度学习技术在基于内容的图像检索中的应用方面。
三、研究方法本文采用文献研究和实验研究相结合的方法，通过调研已有的基于内容的图像检索方法，分析其优缺点和适用范围，并结合具体应用场景，选取适合的图像特征提取算法和图像相似度计算方法。
同时，利用公开的图像数据集构建实验平台，评估不同图像检索算法的性能和检索效果，并对实验结果进行分析和讨论。
四、预期成果1. 完成基于内容的图像检索方法的探索和研究，深入分析各种算法的特点和适用范围，并对其进行比较和优化。
基于内容的产品图像检索系统研究与实现
示方法 和基 于区域的形状表示方法 。 Ｃｎｙ ａｎ 算子是一种基于最优化算法的边缘检测 算子 ，在各
种领 域得 到 了广泛 的应 用 。Ｃ ｎ ｙ算 子检 测算 法 步骤 如下 ： ａｎ
（）高斯滤波对图像去噪。 （）由原始灰度 图求 出纵横 ２个 １ ２ 梯度图 ，以及综合梯度图。 （）结 合 ３个梯度 图来进行非 极 ３ 大抑制 。 （）进行边缘连接 。 （）对边缘进行 细化。 ４ ５
Ａ ａ ０ １ｎ ｈ ｒ ｙ［ ｅｇ ）； ］． ｔ
作者 简介 ：孙 继红 （９ ０ ） １７ 一 ，女 ，讲 师 ，硕 士 ，研 究方 向 ：
图像 处 理 、软 件 技术 研 究 。 收 稿 日期 ：２ １ — ６ １ ０２０— １
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电脑编程技巧与维护
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系统数 据底 层采 用 Ｓ Ｌ Ｓｒｅ ０ ５作 为数据 存储 ， 具 ； Ｑ ｅｖｒ ０ ２ 【 应 用 层 采 用 Ｔｍｃｔ ｏ ａ ６作 为应 用 服 务 器 支持 开 发 的 软 件 Ｉ — ｍ
摘 要 ：为 了更 准确 地 描 述 图像 的 视 觉 特 征 ，提 高 图像 检 索效 率 ，研 究提 出 了基 于综 合 特 征 即颜 色和 形 状 的 融合 特
征进行 图像搜索的方法，并针对五金产品开发 了一个基 于此设计 的原型 系统 。实验 结果表 明，该检 索算 法设计是 可
行 的 ．提 高 了 图像 检 索 的 准确 率 。 关键 词 ：图像 检 索 ； 色 ； 状 颜 形
ａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｈ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｇ ｅｒｅ ａ． ｎ ｍｐ ｏ ｅｔ ｅ ａ ｃ ｒｃ ｆｉ ｅ ｒ ｔ ｖ ｍａ ｉ １ Ｋｅ ｒ ｓ Ｉ ｇ ｔ ｅ ａ Ｃ ｌ ｒ； ｈ ｐ ｙ ｗｏ ｄ ： ｍａ ｅ Ｒｅｒ ｖ ｌ； ｏ ｏ Ｓ ａ ｅ ｉ
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。
基于内容的图片检索研究的开题报告
基于内容的图片检索研究的开题报告
一、研究背景
随着互联网的快速发展，图片搜索已成为一种普遍的在线活动。
然而，当前的基于文本的图片搜索已经无法满足用户对图片搜索的需求，
因为文本作为一种语言表达方式，不足以完整、准确地描述一张图片的
特征和内容。
内容感知图像检索技术能够有效地解决这个问题，它通过
识别和提取图像中的视觉特征，实现基于内容的图片搜索和检索。
二、研究目的
本研究旨在探究基于内容的图片检索技术，通过相关算法的实现，
验证基于内容的图片检索技术在实际应用中的可行性和有效性，为图像
检索领域的研究提供新思路和新方法。
三、研究内容
（1）图像特征提取技术的研究与探讨
目前，常见的图像特征包括颜色、纹理和形状等，因此在本研究中，将重点研究并比较这几种特征提取技术的优缺点和适用范围，以确定基
于内容的图片检索技术的特征提取方法。
（2）图像相似性度量技术的应用和研究
为了实现基于内容的图片检索技术，需要构建图像的特征向量，并
通过相似性度量技术计算不同图像之间的相似性，判断其是否匹配。
因此，在本研究中将探讨和实现图像相似性度量技术的应用。
（3）基于内容的图片检索算法的设计与实现
通过对图像特征提取技术和相似性度量技术的研究，本研究将设计
并实现基于内容的图片检索算法，并对算法的实现效果和性能进行实验
和评估。
四、研究意义
本研究旨在探讨和实现基于内容的图片检索技术，是图像检索领域的重要研究方向。
研究结果将在实际应用中具有广泛的应用价值，能够满足用户对于图片搜索的需求，同时也能够为图像检索领域的研究提供新思路和新方法。
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。
基于多模态深度学习的图像检索技术研究
基于多模态深度学习的图像检索技术研究随着数字图像的广泛应用，图像检索技术变得愈发重要。
传统的基于文本的图像检索技术无法准确地识别图像中的物体以及场景，而基于内容的图像检索技术相对来说表现更优秀。
而多模态深度学习（Multimodal Deep Learning）是近年来蓬勃发展的一个热门领域，在图像检索中有着广泛应用。
一、多模态深度学习的优势多模态深度学习能够同时处理多种数据模态的输入，例如文本、图像、语音等，从而提供更全面的信息。
此外，它能够克服单一模态下的数据缺失和噪声等问题，减小特征提取的误差率，从而获得更精准的检索结果。
另外，基于深度学习的多模态图像检索技术能够自动提取图像中的语义信息。
利用神经网络模型对图像进行训练，学习图像中物体的不同属性。
然后将这些属性转化成计算机可识别的特征描述符来表示图像。
这样，实现对图像特征的提取和理解，提高图像检索的准确性。
二、多模态深度学习在图像检索技术中的应用(a) 基于视觉和文本的图像检索技术基于视觉和文本的图像检索技术，能够通过图像的视觉特征和文字的描述特征来进行搜索。
这种方法涉及到两个模态的数据，可以通过多模态深度学习技术将视觉和文本的特征融合起来，进而提高该技术的性能。
(b) 基于语音和图像的交互式检索系统基于语音和图像的交互式检索系统通过语音识别技术和图像检索技术协同工作，实现语音和图像的联合查询。
用户可以通过语音提出问题，然后系统会返回相关的图像，这种方法也是基于多模态深度学习技术实现的。
(c) 基于传感器融合的图像检索技术传感器融合技术将多个不同类型的传感器数据融合，通过多模态深度学习技术将不同的信息转化成符合计算机模型的描述符，提高图像检索的准确性，同时简化感知器和模型的设计过程。
(d) 基于多模态术语表现的图像检索技术基于多模态术语表现的图像检索技术将多个模态的数据特征提取和融合工作相结合，将图像表达为多个特征向量的加权线性组合以实现更好的特征描述。
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。
基于目标检测的图像内容分析与图像检索技术研究
基于目标检测的图像内容分析与图像检索技术研究随着数字图像的广泛应用，人们对图像内容分析和图像检索技术的需求越来越迫切。
图像内容分析是通过对图像进行分析和理解，从中提取出有用的信息和特征，例如目标的位置、大小、形状、颜色等等。
而图像检索则是通过对图像的特征进行相似性匹配，从大规模图像数据库中找出与查询图像相似的图像。
目标检测是图像内容分析的一个重要研究方向。
它的目标是在图像中准确地定位和识别出感兴趣的目标物体。
目标检测通常可以分为两个阶段：目标定位和目标识别。
首先，目标定位通过对图像进行分割，确定目标在图像中的位置。
典型的方法包括基于边缘检测、区域生长、区域分裂合并等。
接下来，目标识别使用模式分类的技术将目标与已知类别进行匹配，例如使用支持向量机、卷积神经网络等。
在图像内容分析中，不仅目标检测技术的准确率和鲁棒性是非常重要的，还需要考虑到效率和可扩展性。
高效的目标检测算法可以提高图像内容分析的速度，使其可以应用于实时系统和大规模图像数据库。
目标检测技术的可扩展性则决定了其在应用场景的适用范围，能否应对不同规模和复杂性的任务。
另一个重要的研究方向是图像检索技术。
图像检索旨在根据用户的查询信息，从图像数据库中找出与查询图像相似的图像。
图像检索可以分为两种类型：基于内容的图像检索和基于标签的图像检索。
基于内容的图像检索通过对图像的特征进行相似性匹配，从数据库中找出与查询图像具有相似视觉内容的图像。
常用的图像特征包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
而基于标签的图像检索则是根据图像的标签属性进行查询，例如根据图像的关键词、描述等。
近年来，深度学习技术在图像内容分析和图像检索中取得了显著的进展。
卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习模型，在目标检测和图像特征提取方面取得了重大突破。
基于CNN的目标检测方法，例如Faster R-CNN、YOLO等，能够实现准确的目标检测和识别。
此外，基于CNN的特征提取方法，例如使用预训练的神经网络模型，可以获取图像的高维特征表示，从而提高图像检索的准确性。
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
２６０ ） ２ ０ １
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
基于语音和图像识别技术的多媒体内容检索研究
基于语音和图像识别技术的多媒体内容检索研究随着智能手机的普及和网络的发展，网络上的多媒体内容已经变得越来越丰富。
在这些多媒体内容中，图片和视频已经成为了主要的表现方式。
但是，当我们需要查找特定的内容时，我们却面临了一个难题：怎样对这些多媒体内容进行检索？传统的文本检索方法往往无法满足用户的需求。
对于图片和视频内容，现在主要采用的方法是基于图像和语音技术的多媒体内容检索。
本文将探讨这种技术的研究现状和未来的发展方向。
一、基于图像识别技术的多媒体内容检索基于图像识别技术的多媒体内容检索，是指使用计算机图像处理技术对图像进行分析和处理，从而实现对图像内容进行识别和检索。
这种技术涉及到计算机图像处理、模式识别、机器学习等方面的知识。
在图像检索系统中，关键技术包括图像特征提取、相似度匹配、图像分类等。
其中，图像特征提取是最重要的一环。
在特征提取的过程中，图像需要被转换成数值向量的形式，以便计算机进行处理。
近年来，图像识别技术得到了长足的发展。
目前，已经有许多优秀的图像检索系统问世，如谷歌图片检索系统、百度图片检索系统等。
这些系统已经成功地将图像检索技术应用到了包括医学、安全监控、自动驾驶等领域。
二、基于语音识别技术的多媒体内容检索基于语音识别技术的多媒体内容检索，是指使用计算机语音处理技术对语音进行分析和处理，从而实现对语音内容进行识别和检索。
这种技术涉及到计算机语音处理、自然语言处理、模式识别等方面的知识。
在语音检索系统中，关键技术包括声学特征提取、语音识别和语音检索。
其中，声学特征提取是最重要的一环。
在声学特征提取的过程中，语音需要被转换成数值特征的形式，以便计算机进行处理。
语音识别技术的发展也得到了长足的发展。
目前，已经有许多优秀的语音检索系统问世，如苹果 Siri、微软小娜、百度 DuerOS 等。
这些系统已经成功地将语音检索技术应用到了智能家居、智能汽车、智能客服等领域。
三、基于语音和图像识别技术的多媒体内容检索基于语音和图像识别技术的多媒体内容检索，是指将语音和图像识别技术结合起来，构建出更为准确和丰富的检索系统。
一种基于内容的图像检索方法的研究的开题报告
一种基于内容的图像检索方法的研究的开题报告一、研究背景随着数字化时代的到来，大量的数字图像数据被创建和存储，这对于图像检索提出了更高的要求。
基于内容的图像检索是一种非常重要的图像检索方法，它可以在大量数据中快速定位感兴趣的图像。
内容包含了图像的颜色、形状、纹理等特征。
因此，需要研究如何利用这些信息来实现高效的图像检索。
目前，基于内容的图像检索技术已经取得了很大的进展，但是图像检索的效率和精确度仍然有待提高。
因此，本研究致力于探索一种新的基于内容的图像检索方法，以提高图像检索的效率和精确度。
二、研究目的本研究旨在探索一种新的基于内容的图像检索方法，以提高图像检索的效率和精确度。
具体目的如下：1. 研究现有的基于内容的图像检索方法，分析其优缺点并总结经验。
2. 提出一种新的基于内容的图像检索方法，包括特征提取、特征匹配和图像筛选等过程。
3. 利用公开数据集对新方法进行实验验证，评估其检索效果和性能。
三、研究内容本研究将包含以下内容：1. 研究现有的基于内容的图像检索方法，分析和总结其优缺点，为新方法提供借鉴。
2. 提出一种新的基于内容的图像检索方法，包括特征提取、特征匹配和图像筛选等过程。
其中，特征提取将采用局部特征描述符，特征匹配将采用基于改进的RANSAC算法，图像筛选将利用基于相关性的排序算法。
3. 利用公开数据集对新方法进行实验验证，评估其检索效果和性能。
主要考察检索的准确性和速度。
四、研究意义本研究可以促进图像检索技术的进一步发展，提高图像检索的效率和精确度。
具体的意义如下：1. 可以为基于内容的图像检索技术的研究和发展提供新思路和新方法，推动该领域的进一步发展。
2. 可以为实现更高效、更准确的图像检索技术提供参考。
3. 可以在实际应用中发挥重要的作用，帮助用户快速准确地检索到所需的图像信息。
五、研究方法本研究采用文献调研和实验方法：1. 通过文献调研，研究现有的基于内容的图像检索方法，分析其优缺点，并总结经验。
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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基于内容的图像检索技术研究学号：10404400204 姓名：陈萍班级：数字媒体艺术1002班学院：包装与材料工程〔摘要〕基于内容的图像检索技术是对图像的物理内容为加工对象的检索技术之一,主要实现方式包括基于颜色、纹理、形状和语义等。
其中基于颜色的图像检索发展最为成熟，而基于语义的检索则尚处于探讨、研究阶段。
关键词：图像检索、内容、语义引言随着信息技术的普及与发展及应用，数字图像的数量正以惊人的速度增长。
如何将数字图像处理、计算机视觉技术与传统数据库技术相结合,建立基于对图像内容自动或半自动描述的新一代图像视频数据库成为现在亟待解决的课题。
基于内容的图像检索(CBIR)是解决这一问题的关键技术之一。
CBIR与传统的检索手段不同，它是利用图像的颜色、纹理、形状等基本特征进行检索,并把这些量化特征与图像存储在一起，它的特点是：直接从媒体内容中提取信息线索。
基于内容的检索是一种近似匹配；特征提取和索引建立常需要用人机交互的方法，学习人的主观相似度感受。
它主要使用的是基于相似度量的示例查询方法。
2 基于内容的图像检索技术基于内容的图像检索的前提是基于内容的描述。
图像内容既包括了颜色、纹理、形状等低层次视觉特征，又包括了对目标意义的复杂推理等的高层语义特征。
检索进行查询的层次基本可分为三层：（1 ）基于原始数据的查询。
这是最低层次的查找，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，这个层次的比较是非常具体的，只有在使用相对精确匹配时才有用。
（2 ）基于特征的查询。
这是较高层次的查询，在基于特征的层次上描述图像。
图像特征包括原始属性：颜色、纹理、形状等，也包括脱离了原始性的抽象属性：灰度直方图，颜色直方图，空间频谱图。
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，同一个区域内的特征矢量具有相同的属性。
在n维特征空间的查询，实质上就是目标特征矢量的相似性度量。
数据库内的图像文件的特征矢量集以及抽取方法，被事先抽取并保存，查询时，使用给出的模板，图像按照库内保存的方法抽取目标特征矢量。
（3 ）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。
查询图像中包括的具体的物体，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。
目前实现图像检索的手段有很多，包括基于分数维的图像检索，基于多颜色空间的图像检索方法，基于内容的图像检索，基于区域的图像匹配算法的关键技术研究，基于颜色特征的图像检索方法等等。
而且基于图像处理技术的日趋成熟，检索的效果也越来越好，但仍未到图像语义的图像检索阶段。
2.1 基于颜色特征颜色是一种重要的，目前使用最广的视觉特征，同一类事物通常有着相似或相同的颜色特征。
因此可以利用颜色特征来区分不同物体, 也是绝大多数基于内容的图像和视频检索的多媒体数据库中使用的特征之一。
颜色往往和图像中所包含的物体或场景十分相关，颜色特征对图像本身的尺寸、方向、视角的依赖性较小，从而具有较高的鲁棒性。
基于颜色特征的检索主要采用的方法包括颜色直方图、颜色矩、颜色相关图等。
颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征，特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。
2.2 基于形状特征形状是刻画物体的本质特征之一,在二维图像空间中,形状通常被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域,所以对形状的描述涉及到对轮廓边界的描述以及对这个边界所包围区域的描述。
目前的基于形状检索方法大多围绕着从形状的外轮廓特征和形状的区域特征建立图像索引，总的来说,形状表示法可以分为2 类：基于边界的和基于区域的。
前者仅使用形状外边界,而后者则用了整个形状的区域信息。
在基于形状的图像检索中有3个问题需要解决，首先，形状通常与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更强，要获得目标的形状参数,先要进行图像分割,所以形状特性会受到图像分割效果的影响。
其次，描述目标的形状是一个非常复杂的问题,人对形状的感觉是视网膜感受和现实世界的知识相结合的结果。
事实上，目前还没有找到与人的主观感觉完全匹配的形状模型。
第三，从不同的视角获得的形状可能会有很大差别，为了准确进行形状匹配,需要解决平移、缩放、旋转中的不变性问题。
形状的表示方法有两类：基于边界的表示和基于区域的表示，这两种表示方法的典型代表分别是傅里叶描述子和不变矩。
傅里叶描述子的基本思想是用对图像进行傅里叶变换得到的边界作为形状描述，它的优点就是把二维问题简化为一维问题。
傅里叶变换的高频分量对应细节而低频分量对应总体形状，所以可以只用一些对应低频分量的傅里叶系数来近似描述边界形状。
比较了基于区域的方法、基于边界的方法和两种方法的综合使用，实验结果表明，两种方法综合使用效果更好。
2.3 基于纹理特征在许多类图像中，纹理是一种十分重要的特征。
通常人们将那些在图像局部区域内呈现不规则性，儿在整体上表现出某种规律性的特征称为纹理。
例如，大部分航空和卫星遥感图像医学显微图像以及石油地球物理勘探所得到的人工地震剖面图像等。
因此研究对纹理的描述、纹理图像的分割、分类等，不仅是图像处理领域的重要理论研究课题，同时也有着广泛的应用前景。
图像或物体的纹理特征反映了图像或物体本身的属性，常用粗糙性、方向性和对比度等来描述。
对纹理图像的描述常借助纹理的统计特性或结构特性进行，对基于空域的性质也常可转换到频域进行活动，所以常用的纹理描述方法是：统计法、频域法、结构法。
统计法从图像有关属性的统计分析出发；结构法则力图找出纹理基元，再从结构组成上探索纹理的组成规律。
一般来说，统计分析方法能够取得较好的效果，所以一直占据着主导地位。
早期的研究方法主要有马尔可夫随机场理论GMRF(Gaussian Markov random field)和吉布斯分布(Gibbs distribution)理论，这些方法主要考虑了一定范围内图像点的关系。
随着小波的出现及其在图像处理中的应用，基于多尺度多分辨率的算法逐渐成为主流。
Michael Unser采用如下算法：对纹理图像进行小波变换；计算各予频带内小波系数的平方和的均值作为特征向量；通过计算Bayes距离，碍出样本与各融知纹理的相似度，从而进行分类。
2.4 基于语义特征与基于低层物理特征查询不同，语义特征查询是基于文字的查询，查询图像中包括的具体的物体，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。
图像语义具有模糊性、复杂性、抽象性，一般包括3个语义层次：特征语义、目标和空间关系语义。
高层语义特征语义就是图像的颜色、形状、纹理等低级视觉特征,与视觉感知直接相连；目标语义和空间关系语义需要识别和提取图像中的目标类别目标之间的空间位置等关系，涉及到模式识别和逻辑推理的相关技术。
一般而言,高层的图像语义往往建立在较低层次的语义获得的基础上,并且层次越高,语义越复杂，涉及的领域知识越多。
基于语义的图像检索一般指的是基于目标和高级语义的图像检索方法。
3 基于内容的图像检索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,主要使用查找率评价检索效果。
4 总结综上所述，可以看出基于内容的图像检索仍然是一个开放性的研究课题，其研究将涉及认知科学、人工智能、模式识别、图像处理、信息检索等多个领域。
对于基于内容的图像检索中存在的重要问题，在图像处理和模式识别方面今后较长的时间内仍需要继续完善图像特征的提取、表达、相似性度量。
目前国际上MPEG标准化组织正在制定的MPEG - 7 标准, 其目标就是实现集高层语义特征和低层视觉特征的基于内容的多特征综合检索，今后研究的热点之一将是高层的基于语义内容的图像检索。
寻找快速智能的检索算法和如何设计用户的反馈方式并充分反馈信息也是今后一个重要的研究方向。
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