基于内容的图像检索技术研究

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1、基于内容的图像检索技术研究摘要：本文首先介绍了基于内容的图像检索系统的一般结构，然后详细介绍了国内外被广泛应用的特征提取和描述方法，主要对几种常用的基于单一特征和多特征的相似性度量方法进行分析。关键词：关键词：图像检索单一特征多特征相似度中图分类号：TP752文献标识码：A：0引言图像数据库是目前一个研究热门领域，怎样对这些图像数据进行快速检索，则需要用到图像检索技术，而基于内容的图像检索技术是用于对海量图像数据进行检索的新技术。1．基于内容的图像检索系统一般结构在基于内容的图像数据库中，首先把被检索图像的颜色、纹理、形状

2、等特征信息提取出来，然后再与图像数据库中图像的特征信息进行相似性比较，根据相似度大小输出查询结果，要求基于内容图像检索技术需要包括数据模型、图像内容获取、人机接口、以及完成检索框架等功能，以下描述基于内容的图像检索系统的体系结构划分为特征提取和查询两个子系统，一般框架如图1-1所示：图1基于内容的图像检索系统一般结构各个模块的作用分别是：（1）预处理：对图像进行一些预处理操作，包括图像去噪、增强、格式转换、规格化等，方便后面对图像进行特征提取；（2）目标识别：识别出图像中用户感兴趣的区域或对象，以方便进行特征提取和检索；（

3、3）特征提取：这是基于内容的图像检索系统的核心部分。目前使用较多、比较成熟的检索算法大部分是基于图像低层视觉特征的。数据库由图像库、特征库和知识库组成。其中特征库是包含提取出的图像的各种特征；知识库包含专门和通用知识，能实现查询优化和快速匹配。（4）查询接口：为用户提供一个友好的查询界面和多样的查询手段，主要的查询方式有外部图例查询、内部图例查询、草图查询和综合查询。外部图例查询是实例图像于图像检索系统的外部，不是图像库中存储的图像。内部图例查询则是实例图像于图像检索系统的图像库中。草图查询是实例图像由用户自己创建。综合查

4、询方法则是综合应用了以上的几种查询方式。（5）检索引擎：包含一个有效可靠的相似性测度函数集，用于对查询图像和图像库中的图像进行相似性度量。（6）索引/过滤：对图像库中的图像按某种标准进行筛选，以提高检索的速度。2.特征提取与描述特征提取是基于内容的图像检索技术研究的核心内容，是把图像的内容信息提取出来，据此进行图像检索。图像的特征主要包括低层特征和高层语义特征。低层特征如颜色、形状、纹理是图像的一些定量的特征，可以通过计算机自动或人机交互的方式提取。而高层语义特征是图像的一种定性的特征，更接近于智能化的理解，主要通过人机交

5、互或人工的方式提取。基于语义的图像检索技术是最符合用户要求的检索技术，它的发展可能是基于内容的图像检索技术走向成熟与实用的关键。但是由于低层视觉特征和高层语义之间存在沟通鸿沟，难以找到图像语义的有效描述方式、提取图像语义描述的方法以及语义的处理方法，所以目前应用较多、比较成熟的检索方法都是基于低层特征的。2.1颜色特征颜色是描述一幅图像的最简便而有效的特征，因为颜色往往和图像中所包含的物体和场景十分有关。而且与其他低层特征相比，颜色特征对于图像缩放、旋转、遮挡及其他形变有着更强的鲁棒性，是基于内容的图像检索采用的最早最广泛

6、的低层特征。(1)颜色空间介绍对图像的处理需要在特定的颜色空间中进行，选择不同的颜色空间就会有不同的处理效果。颜色空间通常可以分为面向硬件和面向视觉感知两类。面向硬件的颜色空间包括RGB、CMY等；面向视觉感知的颜色空间包括HSV、YUV、L*a*b*等。①RGB空间现有的图像采集设备采集到的信息都是RGB值，所以RGB空间是最基础的颜色空间，图像处理中其它的颜色空间也是从RGB空间转换而来。RGB的三个分量R、G、B即是自然界中的三原色，红色、绿色、蓝色。它是一种与人的视觉系统密切相关的颜色模型。它的模型如图2所示，三个

7、坐标轴分别代表R、G、B三个分量，图中坐标为(1,0,0)、(0,1,0)、(0,0,1)的三个点分别对应于红色、绿色、蓝色，原点对应于黑色，坐标为(1,1,1)的点就代表白色。每一幅彩色图像的颜色值都可以用这个模型进行分解。图2RGB颜色空间模型RGB空间的缺点主要有两个，一是不符合人的视觉感知心理，不能与人的视觉特征相匹配，不够直观；二是RGB空间属于不均匀颜色空间，R、G、B这三个分量存在着密切的关联性，所以不能通过直接计算两个颜色点之间的距离来表示它们之间的颜色差异。②HSV空间与RGB空间相比，HSV空间是一种均

8、匀的颜色空间，而且它与人类的视觉感知相符合。三个分量H、S、V分别是色调、饱和度和亮度。色调(H)是指光的颜色，它与混合光谱中主要光波长相联系。波长不同,光呈现的颜色就不同。饱和度(S)是指彩色的深浅程度，饱和度越高的，颜色程度越深，越低的颜色程度就越浅。亮度(V)是指人眼感受到的光的明暗程度。从RGB