基于内容的图像检索综述

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1、<<地理信息科学进展>><<空间认知与空间模型>>课程报告基于内容的图像检索综述1.前言伴随网络时代数字家庭概念的产生，20世纪90年代多媒体硬件和软件技术得到迅速发展，多媒体已广泛地应用于多个领域，如公共信息业、广告、教育、医学、商业及娱乐等。可获取的图像等多媒体数据急剧增长。如何组织、表达、存储、管理、查询和检索这些海量的数据，是对传统数据库技术的一个重大挑战[1]。由于图像具有形象、直观、内容丰富等特点，接近人们的认知方式，成为不可或缺的多媒体内容。如果没有对图像等多媒体数据有效存储、检索的方法，大量信息将淹没在数据的海洋之中，而无法被人们识别和利用。因

2、此，如何将数字图像处理、模式识别技术、计算机视觉技术与传统数据库技术结合起来，建立高效的图像检索机制成为迫切需要解决的问题。2.图像检索概述图像检索的本质是对图像特征的提取与基于特征的匹配技术，图像的特征包括图像的文本特征、视觉特征，所谓图像的文本特征是指与图像相关的文本信息，比如图像的名称、对图像的注解文字等，而目前比较成熟应用于网络环境下的图像检索系统比如Google、百度等均属于这类。图像的视觉特征是指图像本身所拥有的视觉信息，又可以进一步分为通用的视觉特征和领域特征，如颜色、纹理、形状等属于图像通用特征，而光谱特征则属于地理科学中遥感影像独有的特征。从

3、发展演变历程来看，根据图像检索系统所提取图像特征可分为两类，第一类即基于图像文本特征的检索，TBIR，第二类即基于图像视觉特征的内容检索，CBIR。传统的TBIR技术应用于早期的图像检索，其研究主要在数据库领域中进行，首先对图像用文本进行手工注解，然后用基于文本的数据库管理系统进行检索。这种方法实现容易被广泛应用，但是它依赖于人对图像的注解，当图像数量急剧增大时，人工注解的方法所需工作量太大，而且不同人对同一幅图像的理解角度也是不同的，注解的主观性导致检索的查全率偏低。90年代以来，基于内容的检索成为一个研究热点，它是直接根据图像内部的各种物理<<地理信息科学

4、进展>><<空间认知与空间模型>>课程报告特征，在数据库中检索具有相似特征的图像。基于内容图像检索与传统的基于文本检索方式相比，具有如下特点[2]：（1）突破了关键词检索基于文本特征的局限，直接从媒体内容中提取特征线索。（2）检索方式多种多样。基于内容的图像检索可以提供浏览方式、基于实例的检索方式以及基于草图的检索方式等等。（3）人机交互式检索。基于内容的图像检索系统通常采用参数调整方法、聚类分析方法、概率学习方法和神经网络方法等，通过人机交互的方式来捕捉和建立图像低层特征和高层语义之间的关联，即相关反馈技术。（4）相似性匹配检索：基于内容的检索是按照一定的匹

5、配算法将输入图像的特征与特征库中的特征元数据进行相似性匹配，将满足一定相似性的一组初始结果按照相似度大小排列，提供给用户。尽管CBIR相对于TBIR有了很大进步，但是这种基于机器对图像各种特征的理解在某些场景中不能替代基于文本的描述，比如一幅图像下面可能蕴含着某种寓意或者一个事件，但是单纯从内容是无法获取这一切的，如果能将对图像的注解应用于基于内容的检索，无疑将极大的提高检索查准率。在Internet环境下，MPEG专家组制定了一个基于内容的多媒体描述方案，即MPEG-7[3]标准，对各种不同类型的多媒体信息内容的描述方式进行了标准化定义，从而实现CBIR与T

6、BIR的互连。1.基于内容的图像检索图像的内容包括图像的视觉信息等物理特征，还包括视觉特征所带来的高层语义特征。物理特征属于低层视觉信息，主要包括颜色、纹理、形状；语义信息属于图像的高层视觉信息，主要包括对象、空间关系、场景、行为、情感等图像内容。基于内容的图像检索的目的一般可为三类：（1）准确查询，找出一致的复制件；（2）范围查询，找出与输入图像特征相差在一定范围内的图像；（3）K-最近邻查询，根据输入图像与待检测图像的相似度对检索结果进行排序[2]。3.1CBIR的应用对图像内容检索的<<地理信息科学进展>><<空间认知与空间模型>>课程报告研究起步于二十

7、世纪80年代，到了网络技术逐渐普及的90年代才取得较大的突破，多种成果开始转化为应用技术，而日益增长的应用需求反过来推动其研究向更高的层次发展。如下领域开始应用和驱动图像检索技术的发展。l防止犯罪等司法部门应用人脸识别技术，根据专家对犯罪嫌疑人的头像特征的描绘图像，定位犯罪人的真实面目。l军事领域可以用于武器的精确制导，通过实时获取的图像信息，对其进行解译，保证打击的准确性。l版权保护领域针对商标与设计专利类的图像进行检索，防止专利纠纷的产生。l建筑和工程设计通过对建筑及工程设计物体的图像检索，可以聚类相同风格特色的建筑及工程设计产品。l广告业、艺术设计应用图

8、像检索，可以找到需要的各种素材，进行艺