基于内容的图像搜索引擎技术

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1、第!"卷第#期桂林电子工业学院学报$%&’!"()%’#!**"年!月+,-./01,23-414/-/456.7489,2616:8.,/4:86:;/,1,39<=>’!**"基于内容的图像搜索引擎技术?王永强(夏定元@桂林电子工业学院通信与信息工程系(广西桂林AB#**BC摘要D图像搜索引擎中(基于内容的图像搜索引擎技术的研究越来越受到重视(它不同于基于关键字的图像搜索引擎查询原理(主要按照图像的颜色E纹理和形状进行相似性匹配查询(从而大大提高了查全率和查准率F在整个查询过程中(搜索引擎的核心GGHIJK=L程序起到了至关重要的作用F关键词D搜索引擎M基于

2、内容的图像检索M因特网MHIJK=L中图分类号DN)O#O’PA文献标识码DQ文章编号D#**#RSB"S@!**"C*#RTOR*A引言较(最后将与示例特征相似的图像返回给用户(以达到一个完整的图像检索过程VB(AXF人们在从大自然中获取的各类信息中(听觉信息!’#’#基于颜色特征的检索约占!*U(视觉信息约占T*U(其他信息约占!*U’在一幅图像的各种特征中(颜色特征是其中最直由此可见(图像信息在人们的社会生活中占据着重要观E最明显的特征F一般采用直方图来描述这种特征F的地位F如何更快E更好地获取自己所需要的图像信颜色直方图是表示图像中颜色分布的一种方法(它

3、的息(多年来一直成为图像研究者亟待解决的一个重要横轴表示颜色等级(纵轴表示在某一个颜色等级上具课题F随着因特网的飞速发展(越来越多的人期望从有该颜色的像素在整幅图像中所占的比例(直方图颜这个庞大的信息库中搜集所需的各类图像信息(然色空间中的每一个刻度表示了颜色空间中的一种颜而(面对如此浩瀚的网络资源(要想快捷E准确地搜集色F采用直方图计算图像间的相似性比较简单(但它到自己所需要的东西(并非易事F因此(基于因特网的不能反映图像中对象的空间特征FVT(SX图像搜索引擎应运而生V#W"XF!’#’!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F纹理通常定义为图像

4、的某种局部性质(或是对局部区域中像素!基于内容的图像搜索引擎工作原理之间关系的一种度量F纹理特征可用来对图像中的空间信息进行一定程度的定量描述F根据纹理特征进行!’#基于内容的图像检索技术检索(主要考虑粗糙性E方向性和对比性三种特征F由基于内容的图像检索技术(可谓目前最流行的检于纹理描述比较困难(一般对纹理的检索都采用示例索技术之一F它在特征匹配时(几乎不需要用户的参查询@YZ=L[[]^_‘I&=C方式F用户给出示例的全与(而主要利用图像自身的特征@如颜色E纹理E形状部或部分区域特征(从而找到类似图像F等C来完成(具有较强的客观性和直观性F利用这一特!’#’

5、"基于形状特征的检索点(可以用来抽取各类图像库中所有图像文件的特采用该特征进行检索时(用户通过勾勒图像的形征F在检索过程中(用户一般只需提供一个示例图像(状或轮廓(从图像库中搜出与该形状类似的图像F基系统首先抽取该示例图像的特征(然后根据图像特征于此特征的检索方法有两种D其一(分割图像经过边的相似性匹配算法(与图像库中相应的特征进行比缘提取后(得到目标图像的轮廓线(针对这种轮廓线?收稿日期D!**!W#*W"*基金项目D广西自然科学基金资助项目@桂科自***S*#!C作者简万方数据介D王永强@#OSORC(男(河南民权县人(桂林电子工业学院通信与信息工程系硕士研

6、究生(主要从事计算机多媒体技术等方面的研究’C@桂林电子工业学院学报#@@<年#月进行形状特征检索!其二"直接针对图形"寻找适当的/用户端0!在图像的搜集过程中"爬虫/1234&50通过矢量特征检索算法!但处理这种结构化检索更为复一个元678"每隔一定的时间在9:;&5:&;上漫游"不杂"需要做更多的预处理!断的查询能够关联到的站点"搜索出新的图像的678"并将图像和其678送往图像计算服务器"图#$#基于内容的图像搜索引擎工作原理像计算服务器对图像的多种性质/颜色直方图)边缘基于内容的图像搜索引擎"是建立在基于内容的直方图)多分辨率不变特征)平移不变特征变量等

7、0进图像检索技术之上的图像搜索工具"可以为在%&’行计算"得到索引向量!然后将索引向量送往图像搜上浏览过的图像建立索引信息"能够进行图像分析和索引擎的数据库"数据库管理系统对这些索引向量进判别"为图像加注释"存储抽取出的索引信息并建立行周期性的分析和比较"删除旧的和无效的记录"添索引库!一般说来"这种图像搜索引擎"需要完成以下加新的索引向量!在图像的查询过程中"查询服务器四种工作(在网上搜集图像信息)图像的相似性计算)接收用户提交的示例图像和特征描述"并产生索引向为搜集到的图像信息建立并维护索引库)回答用户的量!该索引向量被传送到数据库"由数据库管理系统查询!其

8、详细的工作过程如图*所示