基于内容的图像检索课件.ppt

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1、基于内容的图像检索组员：杨乔罗鹏曾春玲时浪唐硕翎国内外的研究现状基于内容的图像检索系统构成基于内容的图像检索常用技术基于内容的图像和视频检索一、二、三、基于内容的图像检索技术的展望四、随着社会的信息化发展日益深入，互连网日益普及，越来越多的图象信息是以数字方式存储的，如何有效地管理和利用这些以图象和视频的方式存储的信息成为十分重要的问题。因此，基于内容的图像检索技术CBIR成为当今的一个研究热点。引言内容的图像检索实现了自动化、智能化的图像检索和管理，主要利用了图像中的一些可视化信息，如颜色、形状、纹理等信息作为检索

2、的途径，从而提高了检索的效率和准确性，图像检索主要经历了两个阶段1、基于文本的图像检索文本的图像检索是通过关键字或自由文本进行描述，查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配。方式简单、易于理解，但检索时要指明文本特征。2、基于内容的图像检索迄今已有许多关于内容的图像检索系统面世。国外经典的检索系统主要有：一.国内外的研究现状哥伦比亚大学开发的VisualSEEKIBM公司开发的OBIcVirage公司Virage图像搜索引擎多媒体实验室开的Photobook麻省理工学院的MIT对于国外而言，国内在基于内容

3、的图像检索理论及应用的研究起步较晚，具有代表性的研究如下：清华大学计算机系结合国863高科技研究发展项目“Web上基于内容的图像检索研究”，于1997年研制了一个网络版基于静态图像内容的原型系统。国防科技大学多媒体开发中心设计开发了一个基于内容的视频新闻节目浏览检索NewsVideoCAR。浙江大学在多媒体图像检索的研究中，开发了基于图像颜色的检索系统PhotoNavigator，并将基于颜色的CBIR技术较为成功地应用于敦煌壁画数据库的研究和开发。2、3、1、基于区域的图像检索方法，主要思想是通过图像分割技术提取出

4、感兴趣区域的特征；目前，基于内容的图像检索技术的研究热点可分为四个方面如何选择合适的全局特征去描述图像内容和采用什么样的相似性度量方法进行图像匹配。利用相关反馈技术，根据用户需求及时调整系统检基于内容的圈像检索方法研究和实现索，充分利用特征和相似性度量方法，进而缩小低层特征和高层语义之间的差距。4、研究如何从多种渠道获取图像语义信息，如何将图像低层特征与图像关键词结合进行图像自动标注以提高检索准确率二.基于内容的图像检索过程预先分析、提取和储存各图像视觉的底层特征1系统根据用户提交例图采用某种方法提取该图特征向量2选

5、取相似性比较方法，将该例图的特征与特征库中的特征进行比较匹配3将与查询特征相似的图像，按相似度由大至小排列结果返回给用户4将返回的结果经过特征调整后，形成一个新的查询，直至得到满意的结果5基于内容的图像检索过程三.基于内容的图像检索常用的关键技术常用技术基于形状特征的检索基于纹理特征的检索基于组合的多特征检索基于语义特征的检索基于颜色特征的检索颜色表达的是图像的全局特征，是图像的主要视觉性质，在人们对图像的印象中，颜色占了很大的比重。颜色是图像检索中最先被采用的特征，主要方法有：3.1基于颜色特征的检索①颜色直方图②

6、颜色一致性矢量③颜色相关图④颜色矩颜色检索方法颜色相关图法强调同一颜色在图像中的空间距离相关性，检索效果好，但计算量比较大。颜色直方图在商用及实验系统中都得到了广泛应用，但缺乏图像的空间信息。颜色矩算法主要是采用图像中各颜色的均值和方差作比较，处理简单。基于颜色特征的检索颜色是图像的一种重要视觉特征，具有旋转不变性、平移不变性等优点，在基于内容的图像检索（CBlR）中应用广泛、性能显著。颜色一致性矢量方法统计了整幅图像中各颜色的像素值和图像中各颜色最大区域的像素值。3.2基于纹理特征的检索纹理是图像的重要特征之一，通

7、常定义为图像的某种局部性质，或是对局部区域中像素之间关系的一种度量，其本质是刻画像素的邻域灰度空间分布规律。Tamura等人基于人类视觉的心理学研究后提出了一些不同的方法来描述纹理特征，给出了几个不同的描述纹理特征的术语：线性度（linelikeness）粗糙度（coarseness）规则度（regularity）对比度（contrast）粗略度（roughness）方句度（directionality）术语基于纹理特征的检索纹理特征描述方法大致可以分为四类：统计法、结构法、模型法、频谱法。统计法结构法模型法频谱法通

8、过图像中灰度级分布的随机属性来描述纹理特征，最简单的统计法是借助于灰度直方图的矩来描述纹理。假定纹理模式由纹理基元以一定的有规律的形式重复排列组合而成，分析它们的排列规则。使用直线段、开放多边形和封闭多边形作为纹理基元的纹理模型，其排列规则由一种图状语法结构定义。借助于傅里叶频谱的频率特性来描述周期或者近似周期的2-D图像模式的方向性。3.3基