基于内容的图像视频浏览与检索-卢汉清

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1、一些专刊IEEEComputer28(9)IEEETrans.OnPAMI18(8)PatternRecognition30(4)ImageandVisionComputing17(7)某些存在的系统Photobook,MITface,textureandshapedatabaseWebSeek,ColumbiaUWWWimagesearchengineincludemorethan650,000imagesImageRover,BostonUWWWimagesearchengineuse32robotstocollectonemillionimagesmonthlyVideoBook

2、,HKUSTvideoretrievalsystemQBIC,IBMcommercialsystem(trademark)MARS,IllinoisimageretrievalwithrelevancefeedbackmechanismVideoClip,ColumbiaUvideoparsingandeditingPrincetonUniversityhigh-levelvideorepresentationNeTra,UCSBobject-basedvideorepresentation主要内容图象检索颜色、纹理、形状……视频分析、浏览与检索镜头分割镜头表示运动分析浏览与检索基于内

3、容的图像检索基于颜色、纹理、形状的图像检索基于区域的图像检索基于语义的图像检索相关反馈图像检索演示系统基于颜色特征的检索颜色模型GRB、HSI、YUV……颜色特征及相似性度量直方图交集算法参考颜色表法……HSIColorSpace基于颜色特征的图象检索颜色直方图的相似性基于颜色的图象检索HSI颜色空间基于颜色的图象检索基于HSI的聚类匹配算法对图象计算H-S平面的二维直方图，即得到颜色特征向量，然后对颜色空间进行聚类。聚类匹配，在匹配中颜色间距离使用欧氏距离计算：颜色空间聚类1计算H-S-I颜色直方图。2在直方图中寻找所有颜色峰值（在三维颜色空间中，大于所有六个相邻点）。3一个峰值对应

4、一个颜色聚类。对每一聚类标注H-S-I值和样本数。4按样本数从大到小将各个峰值（聚类）排序。5计算样本数不小于一定阀值的峰值的个数。6如果步骤5中的峰值数小于步骤3中的峰值数，将样本数小于阀值的聚类重新分配到邻近的颜色类中。距离计算采样如上公式，对新的聚类计算代表色和样本数。7对每个象素，计算到各个颜色类的距离。将该象素分配到最近邻的类当中。颜色聚类试验结果加空间特征基于纹理特征的分析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滤波器等基于模型的纹理分析——Markov随机场模型，Wold模型等基于结构特征的纹理分析基于纹理特征的匹配从

5、上述纹理分析的方法中得到一组描述纹理的特征量；提取这些纹理特征的数字特征（如期望、方差等），将它们组成归一化的特征向量；在某种距离空间内（如欧氏距、马氏距）寻找给定特征向量的最近匹配。基于统计特征的纹理特征提取Haralick等定义的基于灰度共生矩阵的纹理特征常用统计量：角二阶矩、对比度、相关、方差、熵等多尺度：改变方向和步长生成不同尺度的共生矩阵Amadasun等定义的基于邻域灰度差别矩阵的纹理特征包括稀疏度、繁忙度、纹理力度等5个特征Tamura等定义的6个心理学特征稀疏度、对比度、方向性、线状性、规则性及粗糙度这是一组与人类视觉特性对应的纹理特征一个基于统计特征的纹理匹配的例子一

6、个基于统计特征的纹理匹配的例子基于Gabor变换的纹理特征提取纹理分析中常用的2维Gabor变换函数对：构造以m、n为尺度的Gabor滤波器族：，这里待确定的参数：形状描述的主要途径基于边界（boundary-based）的形状描述最为成功的是傅立叶描述子（FourierDescriptor），它对边界进行傅立叶变换，将其作为形状的特征描述。基于区域（region-based）的形状描述主要有各种矩不变量（MomentInvariants）及各种简单的形状因子如面积、圆度、偏心度、主轴方向等。为解决遮挡问题，还常使用一些局部特征，如直线段、圆弧、角点、高曲率点等。常用的形状描述子基于几

7、何特征：紧密度、实心度、偏心率、不规则度等；基于统计特征：粗糙度，均值，方差等；变换域特征：矩，Fourier描绘子、小波描绘子、形态描绘子等；仿射不变量：简比等；射影不变量：交比等。形状不变量匹配基于全局性几何特征面积、周长、长轴、短轴、主轴方向、凹凸面积、紧密度、实心度、偏心率等基于变换域特征矩、Fourier描绘子、小波描绘子、形态描绘子等基于局部特性的形状匹配方法广义Hough变换(GHT)基于神经网络和遗传算法匹配方法变形模板（自由式