基于内容图像检索特征性能评价探究

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1、基于内容图像检索特征性能评价探究　　摘要：从基于内容图像检索特征来看，各特征反应了图像各侧面内在特性，利用此种技术检索需要多类相似性度量方法，特征与特征之间的相似性度量方式是当前CBIR的核心课题。使用图形特征，在不同相似性的度量方式下，多种特征在图像库上的检索性能，可为CBIR系统设计提供相应的依据，通过本次实验得知，图像特征检索性能不仅与度量方法有关，也与图像库有密切关联。关键词：内容图像检索；特征；性能中图分类号：E866文献标识码：A文章编号：1009-3044（2014）05-0922-

2、02基于内容图像检索的关键环节，便是图像特征、相似性度量方式的选择。图像检索系统的使用者大多有一定相关知识，但从图像特征中检索自己所需要的往往不切实际；图像检索系统中可能拥有许多不同的图像库，单一特征搜索，往往无法适应系统检索功能。目前的检索系统，都需要使用者对图像特征进行选择，而这样的模式，使得检索系统无法满足广大用户的需求。本次研究主要为解决目前检索系统中所存在的问题，对图像多种特征性能做评价，便于对特征做指导融合，系统可服务于大众用户，也能同时面对不同图像库。1相关的工作6上世纪末，基于内容

3、图像检索就已经成为多媒体技术中备受瞩目的领域，已经有许多不同性质的图像检索系统被开发使用。QBIC为第一个用于艺术博物馆、邮票、商标等的图像数据管理，是商业化基于内容图像的检索系统，对以后的图像检索发展有着极其深远的影响。其提出了检索供功能的三个特征，纹理特征、颜色特征、形状特征。在颜色特征查询中，包括对颜色分布、百分比查询。使用百分比查询，使用者可以找到相似颜色，而颜色分布差异不仅可以造成相似颜色，也能造成分布相似的颜色图案。纹理特征是对图像线条的方向性、对比性、粗糙性做综合考虑；以形状查询则是

4、对轮廓查询、形象查询。目前的系统虽然可以特征检索，但特征之间毫无联系，使用者需要对图像特征有基本认识，将系统的使用便捷性大打折扣。后来，又有了图4中可视特征的检索，分别为颜色布局、颜色、形状、纹理。可设置0～10权值，使用者需要设定多个权值对检索做优化，当然，要想达到最佳效果，还需要对实验反复做，此方法也存在问题。在CBIR领域里，已有许多系统，但对图像特性做评价却是很少，导致许多用户盲目选择特征的问题。2实验框架2.1图像特征6图像检索一般都会选择纹理、颜色、形状等图像基本特征。目前，颜色特征为

5、图像检索中使用最为广泛的视觉特征。为图像颜色控制的数值度量，颜色特征与颜色空间有密切关系，常用颜色空间有HSV颜色空间、HGB颜色空间。纹理特征为图像检索的另一种广泛使用的图像特征。人类视觉感知中，形状为重要特征，形状特征在图像检索中也较为常用，不同形状表示，许多对形状特征识别的方法已经被推出。在实际操作中，图像分割无法在计算机领域中有效使用，因此，形状特征无法很好的将其应用于图像检索中，因此实验主要基于纹理、颜色特征进行。2.2相似性度量基于内容图像检索特点为基于查询样例和数据候选图像相似性，并

6、非准确匹配，在对图像特征进行选择外，适合的相似性度量方式，能对图像检索性能造成影响。相似性度量可采用二阶距离、一阶距离。2.3性能评价以往信息检索中，结果评价大多采用查准率、查全率的参数，CBIR系统中，系统会以排序结果为准，返给用户相似度排列表。因此，查准率、查全率并未用于CBIR中，大多使用前N个结果的正确率PN。3实验结果6实验数据主要有两个图库，Corel与Brodatz。Corel图库有过六万张图片，其中包括风景、人物、建筑、动物、植物等，可在此图库中可挑选30个语义类，每类有120张，

7、共3600张图片可为实验数据。检索中会将样本图片属同语义类显示正确，而相反则为错误。Brodatz图库中，可将图像分割为15（4×4）张，而这样可形成新测试图库，在检索中，和样本图片所属同张原始图片，则显示结果为正确，相反则为错误。3.1图像特征评价实验图像特征评价实验是对不同图像做评价，相同相似性的度量方式下，对图像库的检索效果。在本次实验中10种图像特征性高，使用L1、L2的相似度度量方法下，在Corel与Brodatz分别进行。对图像特征结果做对比，L1、L2度量时，特征性能趋势、结果一致，

8、在两个测试库所得结果如图1、图2所示。图1Corel图库特征查准率对比图2Brodatz图库特征查全率对比3.2相似性度量方式性能对比对常用相似度度量方法对比，各相似性度量方式结果、趋势一致，所有只有HSV颜色直方图结果，在两个测试库所得结果如图3、图4所示。6图3Corel图库相似性度量方式性能对比图4Brodatz图库相似性度量方式性能对比（下转第929页）（上接第923页）4结束语图像特征检索性能，与相似性度量方式有关，也与图像库相关。从检验结果中显示，HSV颜色直方图，颜色