基于内容的图像检索技术分析和.研究

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1、江南大学硕十学位论文别技术，从而可以为信息用户提供更加有效的检索手段。基于内容的图像检索【15】完全是一种基于相似性的查找，可分为3个层次：(1)基于原始数据的查找，这是最低层的查找。由于每一幅图像的基本单元是像素点，而决定其根本不同的也是像素点，因此可以通过图像之间的像素点比较查图。(2)基于特征的查找，这是较高层次的查找。图像的特征就是一幅图像与其他图像不同的原始特征或根本属性。在1"1维特征空间的查找实质就是目标特征矢量与存储在数据库内的特征矢量的相似性度量。(3)基于语义的查找，这是最高层的查找方式。可以看成是一种基于对像的查找。图像中包含

2、的具体事物、场景，图像描述的感情色彩等。对这些的查找都可以看成这个层次的查找。现阶段，基于内容的图像检索的研究还集中在第2个层次，也就是基于特征的查找。即通过颜色、纹理和形状特征提取来查找匹配相似的图像f16】。最常用的基于内容图像检索是借助一些视觉特征来进行的【l71。这里的特征指的是物体的颜色、表面纹理、特定目标的几何形状等。图1．1给出一个基于特征对图像进行归档和查询的原理框图。图像归档，一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯‘⋯’。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯-。’图1．1图像归档和检索流程图由上述工作原理可以知道基于特征的图像检索有三个关键：一是要选取恰当的图像特

3、征，二是要采取有效的特征提取方法，三是要有准确的特征匹配算法。自从“基于内容的图像检索"一词开始在国际上使用，国内也很早就开展了相关研究【l引。而且，这方面的研究和应用得到长足的进展。从历史上看，基于内容的图像检索系统演变可以分为两代。第一代基于内容的图像检索系统(图1．2)允许通过字符串属性访问图像。在离线状态，注解员通过一定的方法对数据库内容进行注解，提供出在线应用时所需的索引。而用户借助文字查询方法利用搜索引擎进入索引进行检索，返回的结果以可视化的手段显示给用户，用户借助相关反馈开始新一轮查询。2第一章绪论第二代基于内容的图像检索系统(图1．

4、3)支持根据视觉内容的检索【l91。对视觉信息的访问不仅在概念层利用关键字进行(与在文字领域类似)，而且也在感知层利用对图像内容的客观测量和合适的相似模型进行。在离线状态，不仅注解员可通过一定的方法对数据库内容进行注解，而且系统也自动地对数据库图像进行分析，提取特征，从而提供出在线应用时所需的多维索引。用户不仅可以借助文字查询方法，也可以借助视觉浏览和范例查询方法利用搜索引擎进入索引进行检索，返回的结果仍可以用可视化的手段显示给用户，使用户能借助相关反馈开始新一轮查询。由此可见，对原始数据的处理和分析是系统功能不可缺少的一部分。回顾和总结基于内容的

5、图像检索的研究和应用的历史，可以看出这方面发展迅速、成果丰富。但是仍有问题，诸如从获取和表达原始数据的方法，获取和表达原始数据中的信息，到通过对这些数据和信息的处理、分析和理解以提供对内容的访问以及发送、显示和操作这些内容等。这里的每一个步骤都受到数据种类、应用领域和用户的影响。1．2研究内容和工作安排本文的主要工作：首先通过对图像预处理后，在贝叶斯框架下基于内容的感知编组提取图像特征，有效的提高了图像检索的效果。同时，图像库里的图像是经过小波变换后的压缩图像，在二值模式下检索，方便了存储和传输，检索效率也得倒了提高。相关反馈中提出把基于粒子群的K

6、均值算法用于图像筛选，检索精度进一步提高。在此基础3江南大学硕十学何论文上论文完成了六种颜色空间(HSV、ⅥⅣ、RGB、XYZ、HSL、YIO)的直方图以及分块加权HSV颜色直方图的比较实验结果；并综合颜色和纹理特征以及综合不变矩和纹理特征构建了一个简单的图像检索系统，最后把它和现有检索系统作比较本论文的篇章结构如下：第一章介绍基于内容的图像检索技术的目的和意义及其国内外的研究现状。第二章介绍了图像增强技术在贝叶斯框架下基于内容的感知编组规则的图像检索。第三章通过对实际图像进行小波变换压缩操作，然后对压缩后的图像进行二值化处理，在此基础上再进行图像

7、检索。第四章介绍基于粒子群的K值聚类相关反馈的图像检索。第五章比较六种颜色空间的直方图特征检索的效果以及共生矩阵和灰度纹理矩特征的检索结果，综合颜色和纹理特征以及综合不变矩和纹理特征的检索率比较。第六章综合颜色和纹理特征以及综合不变矩和纹理特征构建了一个简单的检索系统，通过实验结果比较综合特征检索的结果与视觉感知的相似度，并和现有检索系统作比较。4第二章贝叶斯框架下的图像检索基于内容的图像检索系统相关性反馈【20】是检索不同图像，提出如何析取有用的图像特征和怎样去用它们作为直觉检索的一种方法。结合多重特征(例如：颜色，形状和结构)【2】图像检索时提

8、取的特征被归类到低水平的特征和高水平特征。颜色特征是在图像检索中应用最为广泛的视觉特征，主要原因在于颜色往往和图像中所包含