基于内容的图像检索技术综述.pdf

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1、经验交琉学术探讨—嵩基于内容的图像检索技术综述韦立梅苏兵(1．广东白云学院电气与信息工程学院，广东广州510450；2．广州白云工商高级技工学校计算机系，广东广州510450)[摘要]随着计算机网络与多媒体技术的飞速发展，基于文本的传统信息检索方式已经不再满足人们的需要，因此，基于内容的图像检索方式越来越受到人们的青睐，并成为研究的热点。本文首先对基于内容的图像检索进行了介绍，综述了基于颜色、纹理、形状、语义等图像检索相关技术；最后对图像检索系统，及其在目前的应用进行了简要的说明。[关键字]基于内容的图像检索；颜色；纹理；形状；语义；图像检索

2、系统全局直方图因其不包含颜色的空间分布关系，往往造成1．引言误检。局部直方图方法可以弥补这个缺点，其基本思想是将随着计算机网络的高速发展，以及电脑、手机、数码相图像进行分块，计算每一个子块的颜色直方图，然后比较两机等数字化设备的普及，出现了大量图像信息。如果想在这幅图像相应子块间的相似距离并进行求和作为整幅图像的些海量的图像信息中，寻找自己需要的图像信息，采用传统相似距离值。但子块间的空间约束关系太强，丢失了全局颜的基于文本关键词检索方式就无法满足用户的需求，因此色直方图所具有的旋转、平移不变性的优点。基于此，基于内容的图像检索技术，即CBI

3、R(Content—BasedImageStricker等提出将图像划分成5块互相交叠的区域(考虑图Retrieva1)应运而生。CBIR的核心是使用图像的底层视觉特像中象素间的相关性)，通过对区域中间的象素和靠近边界征(颜色、纹理、形状)，以及图像高层语义对图像进行检索的象素设置不同的权重，只能做到有限的旋转不变性。的技术。其基本原理是对表征图像的底层视觉特征，建立图2．2基于纹理特征的检索像特征数据库，对这些特征建立索引，检索时根据多维特征纹理是图像的某种局部性质，或是对局部区域中像素之向量对图像进行相似性匹配。间关系的一种度量，其本质是

4、刻画像素的邻域灰度空间分布2．基于内容的图像检索技术概述规律。纹理特征主要包括粗糙度、方向性、对比度以及规则性。纹理特征描述方法大致可以分为四类：统计法、结构法、2．1基于颜色特征的检索模型法、频谱法。统计方法在频率域上，主要采用傅立叶变换颜色是图像最底层、最直观的物理特征，一般采用颜色和小波分析。傅立叶变换在能量谱上反映图像粗糙度和方向直方图、颜色相关图、颜色矩、颜色一致性矢量等方法来描性；小波分析中采用Gabor滤波能够表现出最好的特征。在述。目前基于颜色特征的检索是应用最为广泛的检索方法，空间域上主要采用由HaraLick和Shanmu

5、gam提出的共生矩主要分为两类：全局颜色特征检索和局部颜色特征检索。阵法。Tamura法从粗纹度、对比度、方向性、线性度、规则度全局颜色特征检索方法目前主要使用色彩直方图的方和粗糙度6种视觉特征分析纹理，该法效率比较高。基于纹法，它是由Swain和Ballad提出的，这种方法是根据色彩直理的检索适用于检索诸如河流、草坪、沙地、布料、建筑材料方图统计每种色彩在图像中出现的概率，然后采用色彩直等类型的图像。方图的交来度量两幅图像色彩的相似性，其缺点是不能反2．3基于形状特征的检索应图像颜色的空间分布。基于这个缺点，很多人提出了改进形状是刻画物体最

6、本质的特征。形状特征有面积、主轴的方法：Pass和Zabih等人提出以图像的色彩聚合矢量作为方向、环形性、连通性、偏心率等。对形状特征的提取主要是图像的索引，是图像直方图的一种演变，聚合矢量中的聚合寻找一些几何不变量。目前用于图像检索的形状描述方法主信息在某种程度上保留了图像色彩的空间信息。Stricker和要有两类：基于边缘和基于区域的形状方法。前者利用图像Orengo等提出累加直方图法，将图像分成若干区域，分别对的边缘信息，而后者则利用区域内的灰度分布信息。在基于每个区域计算其颜色直方图，图像检索就变成区域颜色直形状的图像检索中，要解决三

7、个间题。首先，形状通常与图像方图距离的计算，极大地提高检索的准确性；同时他们又提中的特定目标对象有关，因此形状比颜色和纹理的语义性更出了色彩矩的方法，认为色彩信息主要集中在图像色彩的强，要获得目标的形状参数，先要进行图像分割，所以形状特低阶矩中。这种方法主要对图像的每种色彩分量的一阶、二性会受到图像分割效果的影响。其次，目标形状的描述是一阶和三阶矩进行统计。Hafner等提出了分级检索策略，并获个非常复杂的问题。人对形状的感觉是视网膜感受和现实世得较好的效果。界的知识相结合的结果。事实上，目前还没有找到与人的主作者简介：韦立梅，女，辽宁凌源人

8、，硕士，讲师，研究方向：图形图象处理、数据库系统开发。一69—学术探讨经验交流观感觉相一致的形状模型。最后，视角不同所获得的形状可能会有很大区别，为能准确匹配形状，