基于内容的图像检索.pdf

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1、海峡科学研究论文HAIXIAKEXUE基于内容的图像检索浙江工业大学计算机应用系陈震宇[摘要]基于内容的图像检索是一个研究热点，事实证明，多特征的基于综合图像检索优于基于单一特征的检索。该文在特征选取的基础上提出了不同于传统的颜色特征的提取方法，并提出改进的多特征综合检索的方法。[关键词]图像检索广义图像多特征综合相关反馈究人员的广泛关注。目前几乎所有基于内容检索的图像数据1引言库系统都把颜色检索方法作为检索的一个重要手段，利用颜随着科学技术的进步和推广应用，特别是计算机技术和色特征进行图像检索已经成为基于内容检索技术中最重要的网络技

2、术的发展，信息高速公路的建设，以及多媒体的推广方法之一。基于颜色特征检索采用的方法有：直方图法、直[1][6][7][8]作用，全世界的信息量正以20万倍于人口的增长速度递增。方图交叉法、累积直方图法、L2关系矩阵法和颜色聚类[9]各行各业有越来越多的信息通过图像的形式进行表达，这些法等。图像中包含了大量有用的信息，在全球得到了采集、传输、这里文章将提出一种基于广义直方图的图像检索传统的流通和应用。但是在很多情况下，信息膨胀给人们带来过多直方图法，是对图像所包含的像素颜色做出统计、分析和比的信息量以至于要超过人的接受能力了。因此如何有

3、效地组较，不能考虑到图像相邻像素之间的相关性和颜色在图像内织、管理和利用这些信息，是对图像检索技术提出的重大挑的空间分布特征。对于颜色成份接近而空间分布不同的图像，战。传统直方图方法不能准确地区分开，在具体检索时会产生许早期的图像检索技术是基于关键字的检索，这些关键字多干扰图像。为了解决这种缺点，提出了一种基于广义图像由人工进行标注，效率较低，得不到令人满意的检索结果，的广义直方图检索方法。把原图像与平滑图像相对应的两个因为标注的方式不可能给出图像所有的特征，而且不同的用像素点组合起来，形成一个二元矢量。这里把所得的二元矢户对于同一幅

4、图像的理解也是不同的。为了克服标注方法的量的集合称为广义图像。广义直方图中含有原图像颜色的空不足，20世纪90年代初，CBIR(Content-BasedImageRetrieva1)间分布信息。对于两幅颜色组成接近而空间分布不同的图像，作为一种新的检索方法被提出并很快成为研究的热点。CBIR它们在广义直方图空间的距离相对传统直方图空间就会被拉主要是根据图像的颜色、纹理、图像对象的形状及它们的空大，从而能更好地区别开来。广义直方图的方法在提高检索间关系等内容特征作为图像的索引，通过计算查询图像和目精度上比传统的直方图方法有了较大改善。

5、标图像的相似距离，然后按相似度进行检索。2.2基于纹理特征的检索[2]早期的CBIR系统是以计算机为中心的，由于计算机自纹理是所有事物表面固有的一种特性，也是图像检索中动提取的图像特征与人们所理解的语义之间存在巨大的差一个重要而又难以描述的特性。纹理统计特征分析方法主要异，检索结果并不理想。为了克服这个缺点，在CBIR中引入有共生矩阵分析法、马尔可夫分析法、多尺度自回归MRSAR[3]了相关反馈(RelevanceFeedback)机制，通过用户对查询结模型以及小波变换法等。果的反馈，对查询过程进行调整，从而使得检索结果更符合作为一种

6、统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且用户的需要。对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出[4,5]2单一视觉特征的检索技术来的纹理可能有较大的偏差。另外，由于有可能受到光照、2.1基于颜色特征的检索反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是颜色是物体表面的一种视觉特性，每种物体都有其特有3-D物体表面真实的纹理。的颜色特征。由于颜色具有与生俱来的旋转不变性2.3基于形状特征的检索(rotation-invariance)和尺度不变性(scaleinvaria

7、nce),得到了研形状是描述图像内容的一个重要特征，是图像内容检索2009年第9期（总第33期）3基于内容的图像检索的重要研究方向之一。在二维坐标平面中，形状通常被认为阵中的每一列vi都是一个长度为M的序列，内部归一化的目是一条封闭轮廓线所包围的区域。因其与目标联系在一起，的就是使在同一列vk中的每个vm,k具有相同的取值范围，在这有一定的语义含义，因而形状特征可以看作是比颜色或纹理里把它定为[0，1]。可以由公式(4)完成这个过程。要高层一些的特征。但是，对形状的表达比对颜色或纹理的v−µ+3σmkkkv=(4)表达从本质上要复杂得

8、多。因为，形状特征的表达必须以图m,k6σk像中对象或区域的分割为基础。但是，当前的发展还无法做其中µk是平均值，σk是指标准差。到准确而稳健的自动图像分割，并且平移、尺度、旋转不变3.1.2特征的外部归一化性问题也不好