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INTELLIGENCE
综合特征在图像检索中的应用
西安科技大学计算机学院 许元飞
摘 要：本文主要从基于内容的图像检索的概念和重要性出发，探讨了综合特征在图像检索的相关问题，指出了利用颜色、纹理、形状等特征对图像的内容进行综合特征检索的思想。
关键词：CBIR 综合特征 特征归一化 相关反馈
一、引言
大量的图像信息，有效地组织、管理和检索大规模的图像数据库在信息时代成为人们研究的一个重要课题。传统的数据库检索采用基于关键字或描述性文本的检索方式，这种方法往往不能满足人们的需要，“一幅图像胜过千言万语”。因此基于内容的图像检索成为当前国内外的一个研究热点，所谓基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval,CBIR），是指根据图像中物体或区域的颜色、形状或纹理等特征以及这些特征的组合来检索图像，这是计算机图像处理、图像理解、计算机视觉、模式识别和数据库技术的有效结合，充分体现了图像所含的信息特点，又充分结合了传统数据库技术，是一项在理论研究和实际应用中都极有前途的新技术。
二、综合利用特征
仅基于一种特征的方法只能表达图像的部分属性，由于对图像内容的描述比较片面，缺少足够的区分信息，在图像有较大变化（如尺度或方向）的场合常不能取得理想的检索效果。为此人们研究了综合利用颜色、纹理、形状等特征，全面描述图像内容的检索方法，可称之为综合特征检索。既可将不同特征两两结合，也可将两个以上特征结合。
三、不同特征的处理
由于不同特征的物理意义不同，取值范围也常大相径庭，这样不同的特征常不直接具有可比性。为此，在综合利用不同特征进行检索时，需要对不同特征的数值进行归一化。下面4种简单的方法将用于特征值归一化。
1、线性放缩到单位区间
给定一个特征取值下限l 和一个特征取值上限u，对特征值x 可用下式归一化到[0,1]中：
l u l
x x ??=
′
(1)
这种方法比较简单，但仅当特征值x 在区间[l,u]中分布比较均匀时才适用。
2、线性放缩到单位方差
将特征值变换为一个具有0均值和单位方差的随机变量：σ
μ
?=
′x x
(2)其中μ是特征的均值，σ是特征的标准方差。3、变换为在[0,1]上均匀分布的随机变量
做出随机变量的累积分布函数H(x)，由变换 得到的变量是在[0,1]上均匀分布的随机变量。
4、排序归一化
设对所有图像的特征采样值为，首先找出次序统计，再将每个图像特征值用对应的归一化排序来表示，即
]1)([11
,...,,2
1
N
x
x x i i
x rank N x ??=′ (3)这种方法可以将所有特征值都均匀地映射到[0,1]中。
对不同的特征结合进行归一化，具体就是要对不同特征的特征向量进行归一化。这种归一化是外部归一化。特征向量内部归一化的目的是使特征向量内部各分量在相似度量时地位相同；而特征向量外部归一化是对不同类型的特征向量进行归一化，其目的是使综合特征的各特征向量在相似距离计算中的地位相同。换句话说，不同类型特征的期望值、方差等可能会相差很远，因此很有必要对每种相似距离进行归一化运算，使它们在加权的时候处于平等的地位。
四、综合特征的检索
基于颜色、纹理或形状特征的图像检索都有各自适合的范围，仅用单个特征得到的检索结果，虽然从此特征角度看与待查询图像比较接近，但总体视觉效果与人的观察还不一定吻合。实验表明某些图像分类具有明显的某种特征，单用颜色特征容易受到背景色的干扰；有些图像分类没有特定的纹理特征；而对某些结构简单，有一定形状的图像，用形状特征检索会得到很好的效果。基于此，本文提出了综合颜色、纹理和形状特征的图像检索。
1、算法思想
首先，分别计算基于颜色、纹理及形状的相似距离，然后将这三个向量结合起来。由于它们不具有直接的可比性，所以需进行外部归一化处理。其主要步骤如下：
（1）计算图像库中每幅图像与待查询图像Q 的基于颜色的相似距离，记为DY1Q，DY2Q，…，DYMQ（其中，M 为库中图像总数）并计算出其均值mY 和标准差σY。
（2）利用式(4)将DY1Q 归一化至[0,1]区间，[0,1]区间外的值设为0或1：
2
13???
?
??+?=Y YIQ N m D D
(4)（3）重复步骤（1）和（2），得到归一化后的纹理相似距离DWIQ 和形状相似距离DXIQ。
（4）根据实际需求，确定各个特征向量在检索中所占的比重，即特征系数wY、wW、wX。
（5）由式（5.5）计算任意一幅图像与查询图像Q 的综合相似距离：
其中，wY+wW+wX=1.0 (5)2、相关反馈技术
就目前而言，我们在基于内容的图像检索技术中基本上是对图像的底层视觉特征提取，但底层视觉特征一方面没有能力分辨出图像中所包含的内容，另一方面它们与实际的图像语义是脱离的。所以决定两幅图像相似与否仍是取决于我们实际的信息用户，不管采用什么样的特征，使用什么样的距离测度。
相关反馈的目标是从用户与查询系统的实际交互过程中进行学习，发现并捕捉用户的实际查询意图，并以此修正系统的查询策略，从而得到与用户实际需求尽可能相吻合的查询结果。在这里我们借助它可以实时地调整系统的查询策略
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这一特点，那么它为图像检索系统增加自适应功能提供了可能。因此相关反馈是提高系统查询效果的一种强有力的方法。同时我们的多分辨率分块策略为相关反馈的实施提供了可能。因为对于采用向量空间模型的系统，相关反馈技术一般采取两种方法：（1）移动查询向量；（2）调整距离测度。
（1）使用相似度移动查询向量
在什么情况下使用相似度移动查询向量？当用户给出相应图像与待查询图像的相关或者不相关的量化程度，具体的说，就是给出相关和不相关的反馈信息的同时，还能大致给出量化的相似度信息，则可以通过相似度作为加权权系数来移动初始查询向量。查询向量的移动过程可以用式(6)来表示：
∑∑===N
i i
N i old i new s i s 1
1
/)((F F
(6)
其中：N 是本次反馈过程中用户所标出的相关和不相关的图像的总数目，si>0,表示相应图像与目标图像的相似度，si 越大，则相应的图像与查询目标越相似。利用式(6)，新的查询向量可能比用户的实际查询意图更接近。
（2）使用方差调整距离测度
在大部分情况下，用户在判断两幅图像是否相似可能通过某些局部的相似性，或者他们对图像的局部关注程度可能优胜于图像的全局。当用户对图像的颜色特征感兴趣，采用这种测度方法。在用户做出相似性判断时，不同的分辨率以及同一分辨率内的不同分块对整幅图像所做出的实际贡献并不完全相等，即有些分辨率以及分块所起的作用可能要大于另外一些分辨率和分块。
对于距离测度公式中有一系列的权重系数，它们用于调整不同的分辨率和分块在距离测度中所占的比重。初始所有的权重系数都给定一个缺省的初始值，然后根据用户的反馈信息来动态调整这些权重系数。这种动态调整的基本思想是：主要根据用户的反馈结果计算所有反馈图像的对应分块间的距离的加权方差，方差小的分块表示相互间比较一致，因此其重要性应该得到加强；同样，对于某一分辨率的分块策略，则计算其中所有对应分块间的距离的平均加权方差，平均加权方差较小的分辨率的重要性应该得到加强。
如果使用j F 表示经过移动查询向量后第j 个分块所对应
的主色特征向量，同时，以相似度si 作为加权系数，则式(7)是为每个分块定义所示的加权方差：
∑==N
i j j j i j i D s 1
2
2)F )
,(F (σ
(7)则通过式(8)计算距离测度公式中每个分块的权重系数：
{}
c m f x x
T i i j
x j , , /1/12∈=
∑∈σσω
(8)
相似的，则通过式(9)计算不同分辨率的权重系数：
{}
c m f x T T c m f z T j j
z
T j j
x
x x
x
, , ##}
,,{2∈=
∑
∑∑∈∈∈σ
σω
(9)
对于在本文中主要通过调整距离测度中的权值系数来实现反馈效果。其主要步骤有：
①系统提取图像库中每一幅图像的各种特征向量，建立对应的特征库。针对查询图像，进行特征匹配，检索出一系列与待查询图像接近的图像，结果按距离的升序排列。
②由用户反馈n 幅图像，针对任意一幅pj 构造权值矩阵WYj：首先，得到pj 与待查询图像q 的对应分块的主色之间的距离Di（pj,q）；然后，将Di 做升序排列，设置前m 个距离值较小的分块所对应的权值系数为2/n，后k 个距离值较大的分块的权值系数为-2/n，其余均为0。同理可得其余WYj，将这n 个权值矩阵做相加操作，得到权值矩阵WY 的修正值，将此修正值与WY 相加就得到新的权值矩阵WY。此步骤即为权值矩阵的正负调整。
③调整基于纹理特征检索中的权值矩阵WW，其方法与权值矩阵WY 的修正类似。
④调整颜色、纹理及形状在检索中的比重，即特征系数wY,wW.wX，以满足用户需求。
五、结束语
目前对基于图像低级特征检索的研究已日趋成熟，如何取高级特征使检索更接近人类视觉生理、心理特点已成为领域的主要研究课题，同时涉及到计算机图像处理、图像理解、计算机视觉、模式识别和数据库技术等很多领域。
环境监测水质分析质量保证的探讨
胜利油田分公司石油化工总厂环境监测站 王 莉
摘 要：环境监测的质量保证工作是整个环境监测过程全面的质量管理，其中包含了布点—采样—样品的储存—预处理—测定—数据处理—数据审核与应用的监测全过程中保证环境监测结果正确可靠的全部活动和措施。实验室内的质量控制是全过程质量保证的一个重要环节，它是为保证实验室内分析质量所采取的一系列控制措施，它也是实验室分析人员对分析质量进行自我控制的过程。
关键词：环境监测 质量控制
环境监测质量控制是通过配套实施各种质量控制技术和管理规程，从而达到保证各个监测环节如采样、实验室分析、测试等的工作质量目的，它们都是质量保证的重要组成部分。只有取得合乎质量要求的分析测试结果，才能做出科学的判断并指导人们认识水环境、评价水环境、管理水环境、治理水环境的行动。
1 样品的准备
样品的准备工作主要包括：现场样品的采集、保存和运输。样品的采集是水质分析过程的第一步，同时也是非常关键的一步，决定了样品是否具有代表性，典型性等。因此，样品的采集过程是水质分析质量保证工作中的重要环节,而所采集的样品质量是否在允许范围之内,是关系到分析结果准确
关于“图像检索”的查析报告 图像检索 定义: 在图像集合中查找具有指定特征或包含指定内容的图像的技术。 何为图像检索 在检索原理上，无论是基于文本的图像检索还是基于内容的图像检索，主要包括三方面：一方面对用户需求的分析和转化，形成可以检索索引数据库的提问；另一方面，收集和加工图像资源，提取特征，分析并进行标引，建立图像的索引数据库；最后一方面是根据相似度算法，计算用户提问与索引数据库中记录的相似度大小，提取出满足阈值的记录作为结果，按照相似度降序的方式输出。 基于文本的图像检索 基于文本的图像检索沿用了传统文本检索技术，回避对图像可视化元素的分析，而是从图像名称、图像尺寸、压缩类型、作者、年代等方面标引图像，一般以关键词形式的提问查询图像，或者是根据等级目录的形式浏览查找特定类目下的图像。图像所在页面的主题、图像的文件名称、与图像密切环绕的文字内容、图像的链接地址等都被用作图像分析的依据，根据这些文本分析结果推断其中图像的特征。 在基于文本的图像检索系统中，需要先对所有的图像进行关键字标注，然后才能使用全文检索技术对图像进行搜索。这种方法存在两个方面的问题：一是这种方法需要较多的人工参与，而且随着图像数目的增加，这种方法很难实现； 二是由于图像所包含的信息量庞大，不同的人对于同一张图像的理解也不相同，这就导致对图像的标注没有一个统一的标准，因而检索的结果不能很好地符合用户的需求。 因此，利用图像本身的内容进行检索势在必行。 基于内容的图像检索 基于内容的图像检索，即CBIR(Content-based image retrieval)，是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。基于内容的图像检索的研究还涉及了图像处理(Image Processing)、图像检索(Image Retrieval)等多个研究领域。 工作流程 基于CBIR 技术的图像检索系统，在建立图像数据库时，系统对输入的图像进行分析并分类统一建模，然后根据各种图像模型提取图像特征存入特征库，同时对特征库建立索引以提高查找效率。而用户在通过用户接口设置查询条件时，可以采用一种或几种的特征组合来表示，然后系统采用相似性匹配算法计算关键图像特征与特征库中图像特征的相似度，然后按照相似度从大到小的顺序将匹配图像反馈给用户。用户可根据自己的满意程度，选择是否修改查询条件，
函数的应用与图像 注意事项：1.考察内容：函数的应用与图像 2.题目难度：中等题型 3.题型方面：10道选择，4道填空，4道解答。 4.参考答案：有详细答案 5.资源类型：试题/课后练习/单元测试 一、选择题 1.甲、乙两工厂2002年元月份产值相同，甲厂的产值逐月增加，且每月增加的产值相等， 乙厂的产值也逐月增加，且每月增长的百分率相等，已知2003年元月份两厂的产值相等，则2002年7月份产值高的工厂是（ ） A ．甲厂 B ．乙厂 C ．产值一样 D ．无法确定 2.一批长400cm 的条形钢材，须将其截成长518mm 与698mm 的两种毛坯，则钢材的最大利用率为( ) A.%75.99 B.%65.99 C.%85.94 D. %70.95 3.某公司在甲、乙两地销售一种品牌车，利润（单位：万元）分别为L 1=5.06x －0.15 x 2和L 2=2 x ，其中x 为销售量（单位：辆）.若该公司在这两地共销售15辆车，则能获得的最大利润为 （ ） A ．45.606 B ．45.6 C ．45.56 D ．45.51 4.在x 克a%的盐水中，加入y 克b%的盐水，浓度变成c%(a,b>0,a ≠b)，则x 与y 的函数关系式是 （ ） A ．y= b c a c --x B ．y= c b a c --x C ．y= c b c a --x D ．y= a c c b --x 5.已知从甲地到乙地通话m 分钟的电话费由)1][5.0(06.1)(+=m m f 元给出，其中0>m ，[m] 表示不超过m 的最大整数，（如[3]=3，[3.2]=3），则从甲地到乙地通话时间为5.5分钟的话费为（ ）元 A ．3.71 B ．3.97 C ．4.24 D ．4.77 6.要得到x y -?=4 2的图像，只需将函数x y 232 -=的图像 ( ) A ．向左平移2个单位 B ． 向右平移2个单位 C ． 向左平移1个单位 D ． 向右平移1个单位 7.方程0) 12(=--+y x y x 表示的图形为 ( ) A.两条直线 B.一条直线和一条射线 C.一个点 D.两条射线 8.已知函数 满足 ，且 时， ，则 与 的图象的交点个数为（ ）
慌乱挣扎的第一个学期终于马上就要结束。 差不多忙活了一个学期，最近终于开始慢慢理清楚这个思路，也准备开始使用一些benchmark的数据集来对某一篇paper的算法做一下实验，实现一下。 感觉自己的思路有时候不太清晰，因此现在开始想写一点东西，把自己做的事情和思路一步步记录下来，包括以后每次看的paper的理解，也能够成为见证自己学习的一个过程。现在从最开始的背景综述开始写起。 现在的图像检索技术基本上还是分为两类，基于文本的图像检索（Text-based Image Retrieval,TBIR）和基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval, CBIR）。 基于文本的图像检索也就是主要利用文本描述的方式对一幅图像进行特征的描述，建立相应的描述子或者key words，比如图像的年代、作者、尺寸、编码、名称等一些关键性的信息，将它们进行自动或者人工采集标注，产生图像的索引数据库，然后将用户输入的关键字，进行匹配查找，再返回结果的一种图像检索方式。它易于实现，查准率也较高，但是存在文本描述有限，有些图像特征不好描述甚至无法描述，而且存在不同描述人的较大的主观性，并且需要人工标注，在海量数据的处理中越来越失去应用价值，进而也不能满足检索的要求。 基于内容的检索技术是由计算机对图像的特征进行分析，提取特征，如颜色、纹理和形状等，将提取的特征作为向量存入图像数据库，对于输入的检索图片做相同的处理，利用相似性准则计算该查询图片与图像特征库中的每一个特征向量的相似度，根据相似度排序后，输出给定阈值下的检索结果。其优点在于使用机器对图像的内容进行判别性的信息提取，得到特征的描述子，不需要人为地对图像进行文本标注；并且，该过程作为一个近似匹配的过程，对于检索效率的提升也有了很大的贡献，但是对于图像特征的提取上，复杂的算法需要实现从最底层图像特征到高层的语义信息的联系显得有点困难，因此检索准确性上不是很高。 随着CBIR成为研究热点，目前国内外有了许多以图搜图的图像搜索引擎系统。总结了一下目前以图搜图的一些搜索引擎有以下： picitup,Google的按图搜索，图想，百度试图，TinEye，千视惠搜，搜鞋客等。 在海量数字图像数据再互联网上泛滥之后，对于图像的快速和有效检索就显得日益重要。传统的方法有基于树的索引结构，如k-d树，但它仅仅在处理低维数据时可以有效提高检索速度，当数据维度超过20维时，其检索效率就接近于穷举的搜索方式。因此，目前针对高维数据的快速检索问题，图像哈希技术在上世纪九十年代末诞生。
第九讲函数图像及其应用 题型一：平移问题 例1.将函数)3lg ()(x x f -=的图像向左平移3个单位得到的函数)(x g 为_______________ 练习为了得到函数 x y )31(3?=的图象，可以把函数x y )31(=的图象() A.向左平移3个单位长度 B.向右平移3个单位长度 C.向左平移1个单位长度 D.向右平移1个单位长度王新敞 练习为了得到函数3lg 10 x y +=的图像，只需把函数lg y x =的图像上所有的点() A.向左平移3个单位长度，再向上平移1个单位长度B.向右平移3个单位长度，再向上平移1个单位长度 C.向左平移3个单位长度，再向下平移1个单位长度 D.向右平移3个单位长度，再向下平移1个单位长度 练习若函数)0)(1(>+-=a b a y x 的图像经过第一、三、四象限，则一定有() A.11>>b a 且 B.010<<< >b a 且 题型二：翻折问题 例2.作出下列函数图像. ⑴1-=x y ⑵342+-=x x y ⑶342+-=x x y ⑷||2x y = ⑸|2|21+?? ? ??=x y ⑹()1lg -==x x f y 题型三：对称问题
)(x f y =)(x f y -=)(x f y -=_______；)(x f y =的 象是______；)(x f y =的图象是_______. 题型四：数形结合问题 例4.已知函数()|lg |f x x =.若a b ≠且，()()f a f b =，则a b +的取值范围是)( A.(1,)+∞ B.[1,)+∞ C.(2,)+∞ D.[2,)+∞ 练习下列区间中，函数)2ln()(x x f -=在其上为增函数的是)( A.]1,(-∞ B.??????-34,1 C.??? ???23,0 D.[)2,1 练习函数???????>+-≤<=10,62 1100|,lg |)(x x x x x f ，若c b a ,,互不相等，且)()()(c f b f a f ==，则abc 的取值范围是_______ 例5.函数2)(--=x e x f x 有______个零点练习方程x x 3|)4(log |2=+的实根个数为__________个. 例6.若m x f x -=--12)(有零点,则实数m 的取值范围是_______ 练习直线1y =与曲线2y x x a =-+有四个交点，则a 的取值范围是 例7.用{}b a ,min 表示a,b 两数中的最小值,若函数{}|||,|min )(t x x x f +=的图像关于直线x=12-对称,则t=)( 选做：例1.对于定义域为D 的函数()y f x =，同时满足下列条件：①()f x 在D 内单调递增或单调递减；②存在区间[,]a b D ?,使()f x 在[,]a b 上的值域为[,]a b ，那么把()()y f x x D =∈叫闭函数.若2++=x k y 是闭函数，则常数k 是的取值范围_________
研究生课程 数字图像处理Digital Image Processing 彭宇新 北京大学计算机科学技术研究所E_mail:pengyuxin@https://www.doczj.com/doc/8b14014889.html,
基于内容的图像检索 ●为什么需要基于内容的图像检索? ●查询方式，查询demo，现有系统简介●具体内容 ?特征提取 ?相似度匹配 ?相关反馈 ?索引结构 ●MPEG-7介绍：性能评价等 ●思考的几个问题？
为什么需要基于内容的图像检索? ●当前图像内容的特征 ?海量的图像内容出现 人类已有的：历史、地理、军事、医学… 每天新增的：数码相机、互联网?图像内容的特征：没有索引、目录或摘要 ?怎样找到需要的图像？
●基于文字描述的图像检索 ?丰富的图像内容很难用文字来全面描述 ?文字的选取因人而异，带有很大的主观性 ?耗费大量的人力和时间 ●结论：对于海量的图像，基于人工标注文字的检索已不可能 ●问题：目前搜索引擎提供的基于文字的图像检索，能够解决问题吗？解决得好吗？为什么需要基于内容的图像检索?
●为什么需要基于内容的图像检索(CBIR)? ?提供图像的检索功能 ?不需要人手工标注，计算机自动分析和检索，节省人力和时间 ?使海量图像的管理和索引成为可能 ?存在的问题： 人类高级语义特征与计算机底层特征表示的矛盾 查询方式问题 为什么需要基于内容的图像检索?
基于内容的图像检索 ●为什么需要基于内容的图像检索? ●查询方式，查询demo，现有系统简介●具体内容 ?特征提取 ?相似度匹配 ?相关反馈 ?索引结构 ●MPEG-7介绍：性能评价等 ●思考的几个问题？
1 研究背景 随着互联网的蓬勃发展，每天有数以万计的图像在网络中产生，但很难根据不同用户的要求对相关图像进行准确查找。假设数据库中的图像和待查询图像都是由实值特征来表示，查找相似图像最直接的方法就是根据数据库中的图像在特征空间中与待查询图像之间的距离对数据库中的图像进行排名，然后返回其中距离最接近的图像。但是，对于现如今拥有数千万甚至数亿张图像的数据库来说，通过线性搜索整个数据库会花费大量的时间和内存。 受到CNN（卷积神经网络）功能鲁棒性的启发，作者通过利用CNN结构提出了一种二值码学习框架（称为深度监督哈希（DSH））。在此方法中，作者首先设计一个CNN模型，该模型不再是使用单张图片进行训练，而是将图像对或三元图像组以及指示相似程度的标签作为训练输入，并生成二值码作为输出。设计损失函数用于将相似图像的网络输出拉到一起，并将不相似图像的输出推送到很远的位置，以使得学习到的汉明空间可以很好地逼近图像的语义结构。 2 国内外研究现状 最近邻居搜索的问题旨在从数据库中找到一个最接近查询的项目，在数据库很大或距离度量的计算成本很高的情况下，精确的最近邻居搜索的计算开销会过高。作为一种更实用的选择，近似最近邻搜索方法由于其高效性而受到越来越多的关注，其代表性算法为LSH（局部敏感哈希）。 为了产生更紧凑的二值码，提出了与数据相关的哈希方法，试图从训练集中学习保留相似性的哈希函数。这些方法又可以进一步分为非监督方法和监督（或半监督）方法。无监督方法仅利用未标记的训练数据来学习哈希函数。例如，SH（谱哈希）、ITQ（迭代量化哈希）等。为了更好地处理更复杂的语义相似性，提出了监督学习方法，以利用诸如类别、标签之类的信息。例如，DGH（离散图哈希）、SDH（监督离散哈希）等。 上述哈希方法在一定程度上确实取得了成功，但这些功能无法很好地捕获现实世界数据中出现的剧烈变化下的复杂语义信息，从而限制了学习的二进制代值码的检索精度。为了解决这个问题，又出现了一些基于CNN的哈希方法。 2.1 LSH（Locality Sensitive Hashing，局部敏感哈希） 局部敏感哈希是最初的用来做图像哈希索引的算法，其基本思想是使用一组哈希函数使用随机投影来生成哈希位将数据散列到不同的桶中，令相近的数据落在同一个哈希
§8 函数图像的渐近线及其应用 秒杀知识点①② 知识点1：（渐近线的定义与类型） 1．若曲线C 上的动点P 沿着曲线无限地远离原点时，点P 与某一固定直线l 的距离趋于零，则称直线l 为曲线C 的渐近线． 2．渐近线分类：共分三类：水平渐近线（0α=），垂直渐近线π2α??= ??? 和斜渐近线（0πα<<），其中α为渐近线的倾斜角． 知识点2：（渐近线的求法） 设曲线()y f x =有斜渐近线y kx b =+．如图所示，曲线上动点P 到渐近线的距离 ()() cos PN PM f x kx b α==-+．① 根据渐近线定义，当x →+∞（对x →-∞的情形也有相应结果）时，0PN →，从而应有 ()()lim 0x f x kx b →+∞ -+=????，②或()lim x f x kx b →+∞-???=? ，③ 又由()()()1lim lim 00x x f x k f x kx b x x →+∞ →+∞?? -=-=?= ???． 得()lim x f x k x →+∞ =．④ 于是，若曲线()y f x =有斜渐近线y kx b =+，则k ，b 可由③，④确定，反之，若由④和③式求得k ，b ，再由②和①式得0PN →，从而直线y kx b =+为曲线()y f x =的渐近线．即斜渐近线问题就是③和④的极限问题． 若曲线()y f x =存在水平渐近线y b =，则有()lim x f x b →+∞ =或()lim x f x b →-∞ =，反之，则y b =是曲线() y f x =的水平渐近线． 若曲线()y f x =存在垂直渐近线0x x =，则有()0 lim x x f x →=∞或()0 lim x x f x +→=∞，()0 lim x x f x -→=∞，反之，则说
基于内容的图像检索技术研究 学号：10404400204 姓名：陈萍班级：数字媒体艺术1002班学院：包装与材料工程 〔摘要〕基于内容的图像检索技术是对图像的物理内容为加工对象的检索技术之一,主要实现方式包括基于颜色、纹理、形状和语义等。其中基于颜色的图像检索发展最为成熟，而基于语义的检索则尚处于探讨、研究阶段。 关键词：图像检索、内容、语义 引言 随着信息技术的普及与发展及应用，数字图像的数量正以惊人的速度增长。如何将数字图像处理、计算机视觉技术与传统数据库技术相结合,建立基于对图像内容自动或半自动描述的新一代图像视频数据库成为现在亟待解决的课题。基于内容的图像检索(CBIR)是解决这一问题的关键技术之一。CBIR与传统的检索手段不同，它是利用图像的颜色、纹理、形状等基本特征进行检索,并把这些量化特征与图像存储在一起，它的特点是：直接从媒体内容中提取信息线索。基于内容的检索是一种近似匹配；特征提取和索引建立常需要用人机交互的方法，学习人的主观相似度感受。它主要使用的是基于相似度量的示例查询方法。 2 基于内容的图像检索技术 基于内容的图像检索的前提是基于内容的描述。图像内容既包括了颜色、纹理、形状等低层次视觉特征，又包括了对目标意义的复杂推理等的高层语义特征。检索进行查询的层次基本可分为三层： （1 ）基于原始数据的查询。这是最低层次的查找，每一幅图像为像素点的简单有序的集合体，查询时相似性的度量标准是点对点的比较，这个层次的比较是非常具体的，只有在使用相对精确匹配时才有用。 （2 ）基于特征的查询。这是较高层次的查询，在基于特征的层次上描述图像。图像特征包括原始属性：颜色、纹理、形状等，也包括脱离了原始性的抽象属性：灰度直方图，颜色直方图，空间频谱图。不同的特征可以被分成不同的特征矢量组。图像的区域划分基本上是根据特征矢量的不同特征，同一个区域内的特征矢量具有相同的属性。在n维特征空间的查询，实质上就是目标特征矢量的相似性度量。数据库内的图像文件的特征矢量集以及抽取方法，被事先抽取并保存，查询时，使用给出的模板，图像按照库内保存的方法抽取目标特征矢量。（3 ）基于语义的查询。这是最高层次的查询，可以看作是基于对象的查询。查询图像中包括的具体的物体，发生的场景，图像所描述的感性色彩等都属于这个层次的查询。目前实现图像检索的手段有很多，包括基于分数维的图像检索，基于多颜色空间的图像检索方法，基于内容的图像检索，基于区域的图像匹配算法的关键技术研究，基于颜色特征的图像检索方法等等。而且基于图像处理技术的日趋成熟，检索的效果也越来越好，但仍未到图像语义的图像检索阶段。 2.1 基于颜色特征 颜色是一种重要的，目前使用最广的视觉特征，同一类事物通常有着相似或相同的颜色特征。因此可以利用颜色特征来区分不同物体, 也是绝大多数基于内容的图像和视频检索的多媒体数据库中使用的特征之一。颜色往往和图像中所包含的物体或场景十分相关，颜色特征对图像本身的尺寸、方向、视角的依赖性较小，从而具有较高的鲁棒性。基于颜色特征的检索主要采用的方法包括颜色直方图、颜色矩、颜色相关图等。颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征，特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。 2.2 基于形状特征 形状是刻画物体的本质特征之一,在二维图像空间中,形状通常被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域,所以对形状的描述涉及到对轮廓边界的描述以及对这个边界所包围区域的描述。目前的基于形状检索方法大多围绕着从形状的外轮廓特征和形状的区域特征建立
第九讲 函数图像及其应用 题型一：平移问题 例1. 将函数)3lg()(x x f -=的图像向左平移3个单位得到的函数)(x g 为_______________ 练习1.1 为了得到函数 x y )31(3?=的图象，可以把函数x y )31(=的图象 ( ) A. 向左平移3个单位长度 B. 向右平移3个单位长度 C. 向左平移1个单位长度 D. 向右平移1个单位长度王新敞 练习1.2 为了得到函数3lg 10 x y +=的图像，只需把函数lg y x =的图像上所有的点 ( ) A. 向左平移3个单位长度，再向上平移1个单位长度 B. 向右平移3个单位长度，再向上平移1个单位长度 C. 向左平移3个单位长度，再向下平移1个单位长度 D. 向右平移3个单位长度，再向下平移1个单位长度 练习1.3 若函数 )0)(1(>+-=a b a y x 的图像经过第一、三、四象限，则一定有 ( ) A. 11>>b a 且 B. 010<<<>b a 且 题型二：翻折问题 例2. 作出下列函数图像. ⑴ 1-=x y ⑵342+-=x x y ⑶3 42+-=x x y
⑷||2x y = ⑸|2|21+??? ??=x y ⑹ ()1lg -==x x f y 题型三：对称问题 例3. 已知)(x f y =的图象如图A ，则)(x f y -=的图象是_______；)(x f y -=的图象是_______； )(x f y =的 象是______； )(x f y =的图象是_______. 题型四：数形结合问题 例4. 已知函数 ()|lg |f x x =.若a b ≠且，()()f a f b =，则a b +的取值范围是)( A. (1,)+∞ B. [1,)+∞ C. (2,)+∞ D. [2,)+∞ 练习4.1 下列区间中，函数 )2ln()(x x f -=在其上为增函数的是)( A.]1,(-∞ B.??????-34,1 C.??????23,0 D.[) 2,1
第六届浙江省大学生电子商务竞赛 作品名称:基于内容的网络商品图像检 索系统 作品类别：技术类 2011年3月13日
目录 第1章项目背景 (3) 第2章关键技术介绍 (6) 第3章系统分析与设计 (8) 3.1需求分析 (8) 3.1.1功能性需求分析 (8) 3.1.2非功能性需求分析 (8) 3.2系统设计 (10) 3.2.1 总体结构设计 (10) 3.2.2 功能模块设计 (11) 3.2.3 检索流程设计 (12) 3.2.4数据存储设计 (14) 3.2.5 算法设计 (17) 第4章系统实现 (25) 4.1 数据采集模块 (25) 4.2 数据检索模块 (28) 4.3 数据显示模块 (29) 4.4 数据推送模块 (34) 第5章盈利模式与市场营销推广策略 (36) 5.1目标市场 (36) 5.2盈利模式 (36) 5.3 系统推广策略 (37) 第6章财务分析 (41) 6.1搜索系统建设成本 (41) 6.2搜索引擎运行维护成本 (41) 6.3搜索系统宣传推广成本 (42) 第7章风险及对策 (43)
7.1市场风险及对策 (43) 7.2技术风险及对策 (43) 7.3项目风险及对策 (44) 7.4竞争风险及对策 (44) 第8章创新点 (45) 第9章总结 (46) 【参考文献】 (47)
第1章项目背景 随着计算机软硬件和互联网技术的飞速发展，多媒体数据的数量以惊人的速度增长。各行各业有越来越多的信息通过图像的形式进行表达，这些图像中包含了大量有用的信息。但是这些图像松散的分布在世界各地，缺少有效的组织，难以达到资源共享的目的。因此如何利用如此众多的图像信息并从中定位感兴趣的图像，是对图像信息的查询技术提出的重大挑战。 早在1951年，信息检索(Information Retrieval)这一术语就被Calvin M oores描述为使用户的信息需求能够变为最终的有用信息的过程。当然，他当时指的是文本格式的文件检索。但他的描述却揭示了信息检索系统的实质:帮助用户具体定位相关信息。 在1970年以后，随着数据库管理和计算机视觉两个领域的飞速发展，图像检索技术(Image Retrieval)的研究成为热点。由于图像检索在这两个领域的不同应用，所以它们采用的研究方法也各自有所侧重。数据库管理领域的研究采用基于文本的图像检索方法，而计算机视觉领域则偏重于基于视觉的图像检索。 基于文本的图像检索（text-based image retrieval），主要在数据库领域中进行研究，它的一个典型框架是，首先对图像用文本进行注解(关键字)，然后用基于文本的数据库管理系统(DBMS)来进行图像关键字检索，诸如数据模型、多维度索引、查询评价等的研究进展均是沿着这一领域所作的。但是，基于文本的图像检索存在很大困难，尤其是图像的数据量非常大的时候，其一，手工对图像进行注释所需的工作量太大；其二，许多图像很难用文字的方式进行描述;其三，不同的人对同一幅图像的理解不一样，即使同一个人对同一幅图像在不同环境下理解也不完全相同，这样使得对图像的描述不唯一，造成检索结果的千差万别;其四，由于世界上存在许多语种，采用不同的语言文字对图像进行描述而建立的索引在应用中造成了一定的阻碍。因此基于文本方式的图像检索存在很大的局限性。 90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。为克服这些问题，基于内容的图像检索技术(content-based image retrieval)应运而生。区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术
目录 摘要 (1) 关键字 (1) 1绪论 (1) 1.1 基于内容的图像检索的概念 (1) 1.2 基于内容的图像检索的发展历史 (1) 1.3 基于内容的图像检索的特点和主要应用 (1) 1.4 基于内容的图像检索的关键技术 (2) 1.5 国内外研究现状 (3) 1.5.1 国外研究现状 (3) 1.5.2 国内研究现状 (4) 2 基于颜色特征的图像检索方法 (4) 2.1 颜色度量体系 (4) 2.2 颜色空间 (5) 2.2.1 RGB颜色空间 (5) 2.2.2 HSV颜色空间 (5) 2.2.3 CMY颜色空间 (6) 3 颜色特征的表达 (7) 3.1 颜色直方图 (7) 3.2 累加直方图 (8) 4 图像特征的相似性匹配 (9) 4.1 距离度量方法 (9) 4.2直方图的交集的方法 (9) 4.3 欧式距离法 (9) 5 图像检索算法实现 (10) 5.1程序开发运行环境 (10) 5.2 程序检索逻辑 (10) 5.3 算法具体实现 (11) 5.4 实例演示 (14) 6 全文总结与展望 (15) 6.1 全文总结 (15) 6.2 展望 (15) 致谢 (15) 参考文献 (16) 英文摘要 (16)
基于颜色特征的图像检索算法的实现 摘要：文章介绍了一种基于颜色特征的图像检索技术的算法并给出了程序实现。首先介绍了基于内容的图像检索技术、发展历史及基于内容的图像检索技术的特点和主要应用，并在此基础上探讨了该领域所用到的一些关键技术。文章着重探讨了图像的颜色空间、图像特征提取及图像相似性度量等内容，并利用matlab技术实现了一个简单图像检索的程序。文章最后则对当前基于内容图像检索技术研究热点和今后的发展方向进行简单的阐述。 关键字：基于内容的图像检索；颜色特征；颜色直方图；相似度度量方法 1 绪论 1.1 基于内容的图像检索的概念 基于内容的图像检索[1]（Content Based Image Retrieval, CBIR）是一项从图像数据库中找出与检索式内容相似的图像的检索技术。它利用从图像中自动抽取出来的底层特征，如颜色、纹理、轮廓和形状等特征，进行计算和比较，检索出符合用户需求的结果图像集。目前图像检索系统技术实现的基础是对底层特征信息的计算和比较，也即是“视觉相似”。 1.2 基于内容的图像检索的发展历史 图像检索技术的发展[2]可以分为两个阶段，第一阶段始于70年代，当时的图像检索是通过人工的标注来实现的，随着计算机技术和通信网技术的发展，特别是因特网的快速发展，图像数据的容量越来越大了，这种“以关键字找图”的方法越来越不适应检索技术的发展了。由于图像内容的丰富内涵以及人们对图像内容进行抽象时的主观性不同的人对同一幅图像有不同的理解，这就引入了主观多义，不利于检索。为了克服文本标注检索的弊端，90年代研究者提出了基于内容的图像检索，其方法是:根据图像的颜色特征、纹理特征、形状特征以及空间关系等作为索引，计算查询图像和目标图像之间的相似距离，然后按相似度匹配进行检索，这种技术很大程度地利用了人们的视觉客观特性，避免不同人对图像主观理解的不同而达不到理想的搜索效果。从研究方向的层面来看，基于内容的图像检索可分为三层：第一层是根据图像的底层特性来进行检索，如颜色、纹理，形状等等，涉及图像信息处理、图像分析和相似性匹配技术；第二层是基于图像对象语义，如图像中实体及实体之间的拓扑关系的检索，对象级检索技术建立在下层特征基础上，并引入了对象模型库、对象识别和人工智能等图像理解技术；第三层是基于图像的抽象属性如行为语义，情感语义和场景语义的推理学习来进行检索。需要用到知识库和更加有效的人工智能和神经网络技术。这三个层次由低到高，与人的认知接近，下一个层次通常包含了比上一个层次更高级的语义，更高层的语义往往通过较低层的语义推理获得。尽管经过了多年的研究，较为成熟的基于内容的图像检索技术目前仍处于底层水平，由于底层研究是上层研究的基础，为了给上层建立准确、有效的图像特征提取方法，底层的研究仍在不断的发展。 1.3 基于内容的图像检索的特点和主要应用 基于内容的图像检索技术有以下特点[3]： 一是它突破了传统的基于表达式检索的局限，从媒体内容中提取信息线索。
摘要 基于文本的图像检索技术存在两个缺点。首先，标注每个图像是比较困难的；再次主观性和图像注释的不精确性在检索过程中可能引起适应性问题。基于内容的图像检索技术克服了传统的图像检索技术的缺点。基于内容的图像检索技术分为特征提取和查询两个部分。本文主要介绍基于颜色特征的图像检索技术颜色特征是图像的基本特征也是最为直观的特征之一。着重探讨了颜色空间的选取颜色特征的提取和表达颜色的相似度以及现有的图像的检索系统和存在的问题。在这里颜色空间的选取有RGB颜色模式HSV颜色模型。颜色提取的基本思想是用颜色直方图来统计每种颜色出现的概率。目前相关的系统有QBIC系统、Photo book系统、CORE系统等等。 关键词：基于内容的图像检索技术；特征提取；特征表达；颜色直方图； Abstract Traditional text-based image retrieval techniques have two shortcomings: First, it has been difficulties to note each image. Second, the subjectivity and no precision of image anno-tation may lead to the adaptation in the retrieval process. CBIR overcome the shortcomings of the traditional text-based image retrieval .Content-based image retrieval can divide into two parts, that is feature extraction and query. In this paper, based Color Image Retrieval is mainly introduced. Color features are the basic characteristics of the image as well as are one of the most intuitive features. Here we focused on the selection of color space, color feature extrac-tion and expression, color similarity, and the existing image retrieval systems and problems. There are many color models to express color such as the RGB color model, the HSV color model. The basic idea to extract color is to use color histogram to calculate the probability statistics of each color .Currently there are some related systems QBIC system related system, Photo book system, CORE system and so on. Keywords: Content-based image retrieval; Feather extraction; Feather presentation; color histogram;
基于颜色特征的图像检索
摘要 随着多媒体及网络技术的发展，互联网中的图像等多媒体信息的数量在迅速增加。如何在庞大的多媒体数据资源海洋中搜索到自己所需要的图像，随之成为一个函待解决的问题。近年来基于内容的图像检索技术己经成为了研究的热点，该技术具有传统文本检索方式所无法比拟的优越性，目前已被应用于多媒体通信、生物识别、知识产权保护等方面，具有广阔的发展前景。 本课题设计了基于颜色特征的图像检索系统，该系统主要包括两个关键步骤：颜色特征的提取和相似度匹配。本文中首先采用应用广泛的HSV颜色空间来表示图像的颜色特征，对颜色分量进行非等间隔量化形成特征矢量；然后用欧式距离度量函数进行图像的相似性匹配；最后在MATLAB平台下编程实现了基于颜色特征的检索系统。根据用户输入的样本图像与图像库中的图像进行特征匹配，找出与样本图像距离比较小的若干幅图像，并按照图像之间的距离由小到大的顺序显示给用户。 关键词：图像检索；直方图；颜色特征；MATLAB I
ABSTRACT With the development of multimedia technology, In Internet the number of images and other multimedia information in the rapidly increasing. How to locate the useful image in the vast multi-media is a great technology problem. In recent years, Content-based image retrieval has become a research focus, the technology has the superiority which the traditional text retrieval methods can not match.It has been widely used in multimedia communications, biometrics, intellectual property protection and so on, and has broad prospeets for development. This topic is designed based Color Image Retrieval System, which includes two key steps: color feature extraction and similarity matching. In this article was first used widely HSV color space to represent color feature image. We carried out color components quantification of non-interval to form feature vector; Then use the Euclidean distance metric function to match the similarity function of the image. Finally, this system should be implemented under the platform of the MATLAB by programming. Under user input sample image to conduct feature matching with image which in library images. In this system, It also can identify the images that have a short distance to the sample images, And in accordance with the distance between the images displayed to the user in the order from small to big. Keywords：Image Retrieval；Histogram Algorithm；Color Features；MATLAB II
第1题图 由y=/lsin (uzr+(p)的部分图像确定其解析式；函数的值. ???其中/、3两点、的纵坐标分别为2、-2, ???设/、3的横坐标之差为R,则\AB\= 7t/1 2+(-2-2)2 =5,解之得店3, 由此可得函数的周期P=6,得一^=6,解之得co= —. co 3 TT 5TT 函数/ (x)的解析式为/ (x) =2sin ( —x ------------ ), 3 6 兀5兀71 可得/( T)=2sin ( ----------- 1 --- ) =2sin — = 2.故答案为2. 3 6 2 兀 2.如图所示为函数f (x) =2sin(cux+e)(e>0,亍￡卩￡兀)的部分图像’其中凶3|=5. 1 求函数在力3段的单调递减区间； 2若x日一3, 0］时，求力，3段的最值及相应x的值. 的距离为5,那么/(-I)= O -2- YRN1 【分 析】 【考点】 【答案】2
第2题图CQN42 【考点】由Esin (亦+卩)的部分图像确定其解析式；止弦函数的单调性. 1、A ( X］,尹］)、B (兀2，尹2 人 则必一力=4，???凶创 =5,
…、 ?，兀 5兀、 I 兀一兀 5兀一 3兀 小 一八 =2sin ( —x+—),由一W —兀+— W —,得一 ? ?/ (x) 1 WxW2, ???函数在M 段的单调递减区间为［―1, 2］； ,、 兀 5兀 兀 5兀 .，兀 5兀、 「 n (2) xe[-3, 0]=> -x+—e[一一, 一], 2sin (—兀 +—) e[-l, 2], 7T 5兀 7［ 当x=—3时，/(x)取得最小值一1；当一x+ — =—,即x=—1时，/(x)取得最大值2. 小值为h (/) =M {— m f 9则函数力(/)的值域为 _________________ 【考点】正弦函数的单调性；疋弦函数的图像. ■ /y _ 【答案】\亠，近 2 【分析】??7'(x) =sin —x, 2 2兀 1 ???其周期T=—=4，区间［血什1］的长度为一几 乂f (x)在区间⑴什1］上的最大值为最小值为加「 3 6 2 3 6 2 3 6 6 6 3 6 1 2T C W 71 |=— T=3, .e . T= — =6, 解得 co=—, 3 6 2
6、函数图象及其应用 一．教学内容分析： 本堂课安排在人教版必修1第二章结束之后，第三章教学之前，对所学常见函数模型及其图像进行归纳总结，使学生对函数图像有个系统的认识，在此基础上，一方面加强学生的看图识图能力，探究函数模型的广泛应用，另一方面，着重探讨函数图像与方程的联系，渗透函数与方程的思想及数形结合思想，为第三章作了很好的铺垫，承上启下，衔接自然，水到渠成。 学生对函数与方程的关系有一个逐步认识的过程，应遵循由浅入深、循序渐进的原则．从学生认为较简单的问题入手，由具体到一般，建立方程的根与函数图像的联系。另外，函数与方程相比较,一个“动”，一个“静”；一个“整体”，一个“局部”，用函数的观点研究方程，本质上就是将局部的问题放在整体中研究，将静态的结果放在动态的过程中研究，这为今后进一步学习函数与不等式等其它知识的联系奠定了坚实的基础。 二．学生学习情况分析： 学生在学完了第一章《集合与函数概念》、第二章《基本初等函数》后，对函数的性质和基本初等函数及其图像有了一定的了解和把握，但学生素质参差不齐，又存在能力差异，导致不同学生对知识的领悟与掌握能力的差距很大。因此进行本堂课的教学，应首先有意识地让学生归纳总结旧知识，提高综合能力，对新知识的传授，即如何利用函数图像解决方程的根的问题，则应给足学生思考的空间和时间，充分化解学生的认知冲突，化难为易，化繁为简，突破难点。 高中数学与初中数学相比，数学语言在抽象程度上突变，思维方法向理性层次跃迁，知识内容的整体数量剧增，以上这三点在函数这一章中得到了充分的体现，本章的特点是具有高度的抽象性、逻辑性和广泛的适用性，对能力要求较高。因此，在教学中应多考虑初高中的衔接，更好地帮助学生借由形象的手段理解抽象的概念，在函数这一章，函数的图像就显得尤其重要而且直观。 三．设计思想： 1．尽管我们的教材为学生提供了精心选择的课程资源，但教材仅是教师在教学设计时所思考的依据，在具体实施中，我们需要根据自己学生数学学习的特点，联系学生的学习实际，对教材内容进行灵活处理，比如调整教学进度、整合教学内容等，本节课是必修1第二章与第三章的过渡课，既巩固了第二章所学知识，又为第三章学习埋下伏笔，对教材做了一次成功的加工整合，正所谓磨刀不误砍材功。 2．树立以学生为主体的意识，实现有效教学。现代教学论认为，学生的数学学习过程是一个学生已有的知识和经验为基础的主动建构的过程，只有学生主动参与到学习活动中，才是有效的教学。在本节课的设计中，首先设计一些能够启发学生思维的活动，学生通过观察、试验、思考、表述，体现学生的自主性和活动性；其次，设计一些问题情境，而解决问题所需要的信息均来自学生的真实水平，要么定位在学生已有的知识基础，要么定位在一些学生很容易掌握的知识上，保证课堂上大部分学生都能够轻松地解决问题。随着学生的知识和信息不断