图像检索方法的研究与发展

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1、图像检索方法的研究与发展Animageretrievalmethodofresearchanddevelopment摘要：图像检索是近年來海量信息处理面临的“瓶颈”。棊于内容的检索最具冇本质性，已经成为当前国内外研究的热点。图像检索技术的两人关键图像特征的提取和相似性度量。在人类视觉属性屮,纹理作为基木的视觉特征Z—,分布十分广泛。针对纹理的研究经历了相当氏的时间，但对纹理的明确定义直至目前尚未出现，纹理应用于图像检索的时间也是相对短暂的。基于纹理特征的图像检索是基于内容的图像检索研究中的前沿技术。关键字：图像检索基于内容前沿技术Abstract:imageretriev

2、alinrecentyearsisthemassinformationprocessingfaces^bottleneck”.Basedonthecontentretrievalwithmostessential,hasbecomethedomesticandforeignresearchhotspot.Imageretrievaltechnologiesoftwocriticalimagefeatureextractionandsimilaritymeasure・Inthehumanvisualproperty,textureasabasicvisualfeature,

3、wassowidespread.Aimingatthetextureofresearchexperienceforquitealongtime,butthetextureclearlydefineduntilnowhasnotappearedyet,textureappliedtoimageretrievaltimeisrelativelyshort・Basedontexturefeatureofimageretrievaliscontent-basedimageretrievalinstudiesofthefrontiertechnologies・Keywords:im

4、ageretrievalbasedoncontentfrontiertechnologies1•引言随着多媒体技术、计算机技术、通令技术以及Internet网络的迅速发展，图像成为了一种重要的信息资源。山于图像所包含的信息量远远超过文字，因此，如何有效、快速地从大规模图像数据中检索出所需的图像已成为一个研究的热点。从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究就己开始,当时主要是基于文本的图像检索技术(Text-basedImageRetrieval,简称TBTR),利用文本描述的方式描述图像的特征，如绘tai作品的作者、年代、流派、尺寸等。到90年代以后，出现了对图像的内容

5、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，即棊于内容的图像检索(Content-basedImageRetrieval,简称CBIR)技术。CBIR属于基于内容检索(Content-basedRetrieval,简称CBR)的一种，CBR中述包括对动态视频、音频等其它形式多媒体信息的检索技术。在检索原理上，无论是基于文木的图像检索还是基于内容的图像检索，主要包括三方而：一方面对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问；另一方而，收集和加丄图像资源，提取特征，分析并进行标引，建立图像的索引数据库；最后一方面是根据相似度算法，计算用户提问与索引数

6、据库中记录的相似度大小，提取出满足阈值的记录作为结果，按照相似度降序的方式输file为了进一步提高检索的准确性，许多系统结合相关反馈技术来收集用户对检索结果的反馈信息,这在CEIR中显得更为突出，因为CB1R实现的是逐步求粕的图像检索过程，在同一次检索过程中需要不断地与用户进行交互。2.图像检索方法的分类与发展从图像检索发展的历程来看主要经历了两个阶段：基于文本的图像检索和基于内容的图像检索。传统的基于文本的图像检索技术是通过关键字或白由文本进行描述，查询操作是基于该图像的文本描述进行梢确匹配或概率匹配。基于文木的图像检索方式简单、易于理解，但检索时要指明文木特征。由于人

7、工注释图像的主观性和不准确性等弊端，因此这种传统的图像检索方法并不能满足用户的需要。和对于基于文本的图像检索技术來说，基于内容的图像检索实现了自动化、智能化的图像检索和管理，主要利用了图像屮的一些可视化信息，如颜色、形状、纹理等信息作为检索的途径，从而提高了检索的效率和准确性.因此得到越來越多人的关注。20世纪90年代以来，基于内容的图像检索技术得到了迅猛的发展，“以图找图”的特点引起人们的兴趣。以图像中包含的各类典型特征为客观检索对彖，所用的图像特征分两类：一类为底层特征或物理特征.如颜色、纹理、形状等；另一类为高层特征或语