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基于内容的模糊图像检索技术研究

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基于内容的图像检索

基于内容的图像检索

基于内容的图像检索
基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR），也称为内容视觉检索，是一种能够从图像库中自动找到和用户提供的图像或者用户视觉描述相似的图像的技术。

它可以利用图像中存在的特征和类别，进行快速准确的信息检索。

基于内容的图像检索的原理是，首先将图像进行处理，形成和其中的特性相关的特征向量，然后将提取到的特征向量传入到模型中，计算和检索图像之间的相似性，从而进行图像内容检索。

基于内容的图像检索技术有很多优势，包括精确性和可处理信息量大等特点。

相比于表面检索技术，基于内容的图像检索技术不仅可以检索出更高质量的图像，还可更好地提高搜索效率。

此外，基于内容的图像检索技术还可以根据不同的图像特征，进行更加详细和准确的检索，从而实现更快的检索速度。

基于内容的图像检索技术的典型应用是基于用户上传的图像或口头描述，进行图像模糊检索或类似图像检索，从而使用户能够快速检索到自己想要的内容信息。

同时，基于内容的图像检索技术还可以用于商业图像检索、监控视频搜索等多种不同的任务。

总的来说，基于内容的图像检索是一种发展很快的技术，它已经被广泛应用在信息检索、图像检索、人工智能等方面。

它能
够提高信息检索的准确性和效率，为用户提供快速、准确、全面的搜索服务。

基于内容的图像检索关键技术

基于内容的图像检索关键技术
提 交查询图像之问的相似性。当心户提交查询ｌ 像后 ，图像检索模块 鳘 Ｉ 对其进行分析并提取特征矢量 ．并按照棚应的丰 似度 度量准则在图像 ｕ 库中进行匹配 ． 后根据相 似度顺 序输 出检索结粜。 最
③ 颜色聚合向量 。它是颜色直方 圆的一种演变 。对传统 的全局 颜色直方图做细致分类 ．以描述颜色空问的分布特征。其主要思 想是 将属于 直方 图每—个ｂ 的像素进 行分为两 部分 ：如果ｉｏ 内的某些 ｉ ｎ ￣ｉ ｎ 像素所 占据的连续区域的面积火于给定的阈值 ，强该区域内的像 素作 为聚合像 素 ，否则作为非聚合像 素。例如 ： ｎ 与 Ｂｉ ｉ 分别代袭直方图
技术的研 究发展方向 。 １ 基于内容的图像检 索技术的概念及基本工作原理
主要采川ｉ Ｉ像理解技 术得到 的视觉特征 （ 酊立割 如颜色 、纹理 、形状 、 空 位置关 系等 ） 来进行描述 。 （ 】 １ 颜色特征的提 取＝颜色是描述 图像内容的最直接的视觉特 征之 一 ，利． Ｉ 颜色特征 来检索是一种常，的方法 。颜色特征也是 叫室 像 Ｈ 在Ｉ像检索 中应 用最 为广泛 ，主要原Ｉ在于颜色往往和ｌ像中的物体 璺 Ｉ 鲴 和场景有着密切的联系 。在ｌ 象 索中 ， 用的 颜色特征有 ： 璺 检 ¨ 常
南 缸科 技 ２ １年第４ ０１
技 术 创 新
基 于 内容 的 图像 检 索关 键技 术
陈 仕 先 尹 丹
（ 州师范人学职业技 术学院 ） 贵 摘 要 随着数 据库 、 多 媒体 、Ｉｃ ｅ Ｉ ｍ ｔ 术的迅猛发展 ，越 来越 多的图像 数据 已 人们广泛应用 如何快速有效地 实现 图像检 １ ｔ 等技 被 索 ，已成为 当前数字 图像领域急需 解决的 问题 。基 于内容的 图像检 索已成 为国内外研 究的热点之 一 文章 简要 彳 绍了基 于内容的图像 卜 检紊技术的概 念及其 工作原理 ，重． 最描述 了基于内容的图像检 索的几项关键技 术… 图像特征的提取、 匹配及相似检索技 术： ． 关键词 基 于内容 图像检 索 关键技术

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像检索技术

D S IG N N WS []6技术专题图像技术随着信息社会的到来和Int er ne t 技术的普及,人们越来越频繁地接触到图像和视频信息。

同时,每天还有大量信息在不断产生,如卫星、医疗、安全等方面。

因此,对这些信息地有效组织、管理和检索便成为需要解决的问题。

传统数据库检索采用基于关键词的检索方式,早期图像数据库如K odak Pi c t ur e Ec ha nge Syst e m(K PX )、t he Pr essL i nk L i br ar y 和t he T i m e A r chi v e C oll ect ion 沿袭了这种检索方式,采用描述性文本进行检索。

但一般来说,这种检索技术往往不能满足人们的需要。

由于图像息的内容具有丰富的内涵,在许多情况下仅用几个关键词难以充分描述,而且作为关键词图像特征的选取也有很大主观性。

于是,基于内容检索(Cont e nt B a se d Iage Ret r ie v al,C B I R )技术应运而生。

它区别于传统的检索手段,融合了图像理解技术,从而可以提供一种从巨大容量的图像库中,根据人们提出的要求进行有效检索的方法。

在基于内容的图像检索中，较常用关键技术包括从颜色、形状、纹理、空间关系、对象特征进行检索。

基于颜色特征的图像信息检索人类在对环境和物体的感知中,颜色往往起着十分重要的作用。

在许多情况下(特别是对于自然景物来说),颜色是描述一幅图像最简便而有效的特征。

颜色内容包含两个一般的概念，一个对应于全局颜色分布，一个对应于局部颜色信息。

按照全局颜色分布来索引图像可通过计算每种颜色的像素个数，并构造出颜色直方图来实现，这对检索具有相似总体颜色内容的图像是一个很好的途径。

局部颜色信息是指局部相似的颜色区域，考虑了颜色的分类与一些初级的几何特征。

颜色直方图是最常用的颜色特征表示方法。

直方图的值反映了图像的统计特征，包括平均值、标准偏差、中间值和像素个数，颜色集中的地方峰值较高。

医学图像的特征自动提取及基于模糊特征的图像检索研究的开题报告

医学图像的特征自动提取及基于模糊特征的图像检索研究的开题报告

医学图像的特征自动提取及基于模糊特征的图像检索研究的开题报告一、选题背景随着医学影像技术的不断发展，医学图像在临床治疗和科学研究中的重要性日益凸显。

医学图像中包含着丰富的信息，如医生可以通过CT 图像来观察肝脏是否有肿瘤，通过MRI图像来观察脑部是否有异常情况等。

因此，如何高效地从海量的医学图像中自动提取出有关特定疾病和部位的有用信息，对于医学科研及临床工作具有重要意义。

同时，如何利用这些信息来实现对医学图像的智能化检索，也是医学图像处理领域的一个热点问题。

二、研究目的本课题的研究目的是探索一种基于模糊特征的医学图像自动特征提取与检索方法。

具体来说，将研究如何利用图像处理技术和机器学习算法，从医学图像中自动提取出具有代表性的特征，进而实现针对特定疾病和部位的图像智能检索。

三、研究内容和方法本课题的主要研究内容和方法如下：1. 医学图像特征提取方法的研究。

将探索基于深度学习的特征提取方法，如卷积神经网络（CNN）等，并使其与模糊特征相结合，提高特征的鲁棒性和可靠性。

2. 基于模糊特征的医学图像检索方法的研究。

将探索如何利用模糊数学理论中的模糊度量和模糊匹配方法，实现医学图像的智能化检索。

3. 医学图像数据集的构建。

将从公开的医学图像数据库中选取一些代表性的数据集，用于验证所提出方法的有效性和可行性。

四、研究意义本课题的研究成果将可以对医学图像处理领域的相关研究提供一定的参考和借鉴，同时也将为医学科研和临床工作带来实际的应用价值。

其主要意义如下：1. 针对医学图像特征提取问题，提出了一种基于深度学习和模糊特征相结合的特征提取方法，可以提高特征的鲁棒性和可靠性。

2. 针对医学图像检索问题，提出了一种基于模糊数学理论的医学图像检索方法，能够实现对医学图像的智能化检索。

3. 对医学科研和临床工作具有一定的应用价值，提升医学诊断效率和准确度。

五、研究计划和进度安排本研究计划分为以下几个阶段：1. 阶段一：文献调研和数据收集。

基于内容的图像检索技术综述

基于内容的图像检索技术综述
郑浩 华 广 东广州 华 南理 工 大 学计 算机科 学 与工 程 学院
矩阵 分析法 、马 尔可夫分 析法 、多 Ｒ鹰 向回 ９ １ＭＲＳＡ Ｒ 模型以及 遗传算法 等。 － Ｔ ｍｕ ａ等从人类感知心理 学的角度提 出 ａ ｒ （Ｉ）基 于颜 色特 征 的检 索 纹理的 ６种视觉特性 ：粗纹度、对比 度、 颜色特 征是 图像最 直观而 叫 硅的特 征，一 啦采 用直方 图来描述 。颜 色直 方 方向性 线性 度 ，规则 度和粗糙 度。 该 纹理特 征表示 具有 实际 的视觉意 义 ，可 圈是 表示 图像 中颜 色 ＂巾 的 一种 方法 以 为 图像检 索提 供更 好的 用 户交 互性 。 它的横轴 表示 颜 色等缎 ．纵轴表 示扯 某 同时 ，南于 纹理 很少 能提 供 语义 信息 ， 个颤色等级 上具有该颜 色的溆素在 整幅 描述 比较 困难 。因此通 常作 为检索过 程 图像 中所 占的比侧 ，直方 图颜 邑空 间巾 的 辅助 手 殴或 者和其 他特 征 结合 使 用 的每一个刻度表示了颜色空 间中的一种颜 冉 对纹理的榆索都采用示例查询（ ｅｙ 殳 ｑｕ ｒ 色 。采用直 方图 计算圈像 问的 十 似性 比 日 Ｂ ｘ ｍＩ ） ｙ Ｅ ａ Ｊ 方式。用户给 出示例的垒部 ｌ ｅ 较简 单 ，但 它不能 反映 图像中 对象的 空 或部 甜区域 特 征 ，从而 找到 类 似图 像 间特 征 直方 图交叉的丰 似性 度量最 早 目 是 由 Ｓ ｉ 和 Ｂａｌｄ 于 １ ９ 年 提 出 的 ， ｗａｎ ｌ ａ ９１ 另外 为 丁缩 小纹理 的查找范 围 ，还可 所有的基于直方图的｛ 似性度量都是基于 以考察纹 理的 颜 色特 征， 以便把检 索空 目 间缩 小刊 某个 颜色范 围。 选种 概念 的 ，改进的 度量 包括 直 方圈的 （ ４）基于图像 的语 义特征的 检索 累加 测量 ，以 致在 直方圈的 相似性 度盛 现行的商用系统通常采用关系型数据 时加八窀 间位置信息和基于区域的颜 邑查 库 ，这些 系统 巾图 像的属性 包括 图像来 询。颜 色的检索 一般 应用于 色彩较 为丰 源 拍摄时 间和地 点、蝶 介类 型，分辨 富 的 自然 圈最的检 索中 。 率 、输 八设 备、压缩 方式 以及与 图片相 （ ｝ 基 于 形 状 特 征 的 检 索 ！ 和颜 色 纹 理相 比 形状特 征 显得 关的注 释信息 ，注 释信息 对于 用户来说 是非 常 自然 的描述 ，这些特 征 都属于 图 更 为直观 ．ｆ 且便 于 交互描 述 。 同时 ． 像的 语 义特征 。 般 的 图 豫 ，很 少 是 单颜 色 或 单纹 理 目前图像检索的 主要障碍是难以描述 的 ，昕以 用颜 色或纹 理进 行描 述时 ．往 斟像 的语 义信息 ，在此 背景 Ｆ提出 了一 往需 要甜匠域 ，这就 必然 要求颜 色或纹 种根据相关图像的语义和图像之间的语丑 理特 征与 形状 特征相 结合 。所 以形状特 关 系．反映 Ｉ的 图像语 义的方 法。 围像 ｇ ｌ 征庄 图像 检索过程 中显得十分 必要 之间的语 义关 系通过语 义链表 示， 多种 采用 眩特征进行检索时 ，Ｊ 通过勾 ｆ ＝ ｊ 类 型的语 殳链构 成基于语 义链 的图像 网 勒圈像的形状 或轮 廓．从圈缴库中检索出 二 形状粪似的图像；基 ］此特征的检索方法 络 。基 ］语 义链 的推理 规则主要 用干辅 二 助 智能 图像检索 ，基 于语义的 图像检 索 有两种：１分割 图像经过边缘提取后 ， ） 得到 方法 和传统方 法相比具 有以下特点 ： 目标图像的轮廓线．针对这种轮廓线进行 １】检索 结果 不是孤立 的图像列 表． 的形状特 捡素。２ 直接针对图形寻找适 ） 而 是基于语 义的相 关图像或 图像碎片的聚 当的矢量特征 用于检索算法 但处理这种 合 ｛ 结构化枪索更为复杂． 需做 更多的预处理 。 ２ ）用ｐ可以根据 语义链确定的路径 【 ３ １基干 纹理特征的检索 湖 览图 像 ，并进 行推 理 。 纹理是 所有事 物表 面固有 的 一种特 现阶段 ，基千语义的 Ｗｅ ｂ图像检索 性 ，也是 图像检索 中一 个重要 而 叉难以 方法已经在情启 网格和知识网格 平台得到 ， 描述 的特 性。 图像可 以看成是 同纹理 实现 ，正 交的语义空 间进 一步提 高 ｒ翻 区域的组 合 ．纹 理通 常定 义为 图像 的 某 像检 索的效果 和智能 性。 种局部性 质 ，或是对 局部 域 中像素之 间关 系的一种 度量 。纹理 特征可 阳来 甜 图像中的空间信息进行 一定程度的定量描 下转 摹 １ ６ 页 ２ 述。纹 理统计特 征分 析方 法主要有 共生 图像帻索 。

基于内容的图像检索技术综述

基于内容的图像检索技术综述

摘要：简要介绍亍无线局域网的相关技术，分析了现阶段无线局域网面临的主要安
全问题，并有针对性地提出了相应的安全保障措施。
关键词：无线局域网；网络安全技术；ＩＥＥＥ ８０２．１ｌ
中图分类号：７ｒＰ３９３．０８
文献标识码：Ａ
ｌ 无线局域网络简介
信号的军盖范围，使ｗＬＡＮ移动性得到极大提高。
１．１无线局域网络的概念
等优点，冈此发展迅速。但由于无线局域网是基于空间进行传
达到随时随地接人局域网络的境界。
பைடு நூலகம்
播，因此传播方式具有开放性，这使无线局域网的安全设计方案
摘要：介绍了基于内容图像检索系统的基本组成，以及颜色、纹理、形状、多特征综合 等主要的图像特征提取方法，并根据查准率、查全率进行了评价。
关键词：图像检索；查准率；查全率
中图分类号：Ｇ２５２．７，
文献标识码：Ａ
有关图像检索的研究是从２０世纪７０年代开始的，主要是 幅标准样例图像来进行特ｆｉＦ提取，然后由系统在特征库中查找
６６１．
科技情报开发与经济
ＳＣＩ－ＴＥＣＨ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ＆ＥＣＯＮＯＭＹ
２００９年第１９卷第２８期
文章编号：１００５－６０３３（２００９）３．￥－０１０１－－０２
收稿日期：２００９—０７—１５
无线局域网应用安全的研究
刘云峰
（山两工程职业技术学院．山西太原，０３００００）
（４）颜色相关图（ＣｏｌｏｒＣｏｒｒｅｌｏｇｒａｍ）。颜色相关网反映了不同 颜色对，即像素对之间的空间相关性，也可简化为相同颜色的像 素间的空间关系。其主要是用像素对相对于距离的分布来表达 图像信息，其特征范围相对较小，计算简便，检索效果比颜色直 方图和颜色聚合向量更好。 １．２纹理特征

基于内容图像检索的关键技术研究

基于内容图像检索的关键技术研究
间的关 系是双 向的 ：用 户可以 向系统提 出查询要求 ，系统根据 查询要 求返 回查 询结 果 ，用 户还通过对 查询结 果的相关
９ 年代初期 ，随着大规模数 字图像 ０
库 的出 现 ，上述 的 问题 变 得 越 来 越 严 重 。为了克服 这些 问题 ，基 于内容 的图 像 检索 技 术 （ｏ ｔｎ－ ａｅ ｍａ ｅｒ— ｃ ｎｅ ｔ ｂ ｓｄｉ ｇ ｅ
维普资讯
印 前 技 术
蝴黼 媾 蠢黜黼黼黼 糍 骥戮黼黼 嚣
技术专栏
刚 虎
随 萎 釜 茎
图像 正 以惊 人 的速 度 增长 。这 些 数 字 图像 中 包含 了大 量 的 有 用信 息 。这 就 要 求 有 一 种能 快 速 而 准确 地 查 找 访 问 图像 的技 术 ，也就 是 所谓 的 图像 检 索 技术。 自 ２ ０世 纪 ７ ０年 代 以 来 ，在 数
一
应该认 识 到 ，基 于内容 的图像检 索
系统 具有与传统 基于文 本 的检 索 系统 完
全 不同 的构架 。首先 ，由于 图像 依赖 其
视觉特 征而非文 本描述进 行索 引 ，查 询 将根据 图像视觉 特征 的相似度进 行 。用 户通过 选择具有 代表性 的一幅或 多幅 图 例来构 造查询 ，然后 由系统查找 与 图例 在视觉 内容 上比较相似 的图像 ，按相 似
研 究领 域 中的许 多技术 发展起 来 ，一大
以追 溯 到 ２ 纪 ７ 代 末 期 。 当时 ０世 ０年
流 行 的 图像 检 索 系 统 是将 图像 作 为 数
批研 究性 的或 商用 的图像 检 索系统被 建 立起 来 。这个领 域 的发 展主要 归功 于计 算机视觉技术 的进 步。
人 工 智能 技 术都 无法 自动 对 图 像 进行 标 注 ，而 必 须 依赖 人工 对 图像 做 出标

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像检索技术

索 引 、 览 ， 索 和 提 取 ． 且 这 种 工 作 是 直 接根 据 图像 的 内容 浏 搜 而 含义 而 展 开和 进 行 的 。如 今 ， 图像 检 索 技 术 已广 泛 应 川 于 事 、 信息安全、 媒体 、 医学等各个领域 。 １ 图像 检 索 的 关键 技 术 ， 图像 检 索 的关 键技 术 包 括 ： 图像 特 征 的提 取 、 于 特 征 的相 基 似 性 计 算 、 关 反馈 以及 图像 语 义 的获 取 ． 涉 及 到 机 器 视 觉 、 相 它 模式识别、 数据库技术 以及信息检索等学科。 １ 特 征 选择 及 相 似性 计 算 、 １ 图像 检 索 中 ． 常 以 图像 特 征 的相 似 性 为检 索 依 据 ， 中低 通 其 层特 征 主要 包 括 图像 颜 色 、 理 、 状 与 结 构 布 局 等 ． 些 特 纹 形 这 的提 取 、表达 以及 相似 性 计 算 虽 比较容 易 ．但 对 于查 询 川 户来 说 ． 仅 难 以理 解 ， 使 用 起 来 也 不 直 观 ： 从 低 层 特征 中 提 取 不 且 而 阿像 的 语 义描 述 ． 基 于语 义相 似 来 查 询 同像 ． 可 以 直接 表达 再 则 对 于 网 像 的视 觉 感知 ． 也更 符 合 人 们 的 习惯 和 要 求 ． 语 义特 但 的计 算 与 匹配 非 常 复杂 ． 于各 方 面 技 术 的限 制 ， 义 检 索 仍 处 由 语 于探 索 阶 段 ． 因此 日前仅 限 于简 单语 义 ． 图 像 类 别或 基 类 别 如 知识 的 目标检 索 的研 究 ． ． １ ． 颜 色 ，１ １ 颜 色特征 是 图像 检 索 中应 用 最 广泛 的一 类 视觉 特 征 ． 冈为 其 对 于 复 杂背 景 、 图像 大小 与方 位 等具 有 较 好 鲁棒 性 。 提取 图像 的颜 色 特 征 ． 首先 要 选 择 颜 色 空 间 。 由 于 Ｒ Ｂ颜 色空 问表 示 法 Ｇ 记 录 了 图 像本 质上 的颜 色 特 性 ．且 其 直接 与人 眼 的输 入 通 道 相 匹 配 ． 此 当不 考 虑外 界 因 索的 影 响时 ． 因 是一 种 很 好 的选 掸 。 由于颜 色对 图像 或 图 像 区 域 的方 向 、 小 等变 化 不 敏 感 ， 以颜 大 所 色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征 另外 ． 仪使用颜 色 特 征查 询时 ． 果数 据库 很 大 ． 如 常会 将 许 多 不 需要 的 图像 也 检 索 出来。… 颜 色 直方 图是 应用 最 多 的颜 色特 征表 示 法 ．其相 似 性 度量 方 法 主要 有 Ｓ ａ ｅ 提 出 的 直方 图交 叉法 ． ａ ｅ ｗ ｉ－ ｎ１ 等 Ｈ ｆ ＃提 出 的 Ｌ 关 ｎ 系矩 阵 法 以及 Ｓ ｉｋ 幔 出 的 累加 直方 图方 法 ｔｃｅ４ ｒ 颜 色 直 方 图 的优 点 是 不 受 图像 旋 转 和 平 移 变 化 的 影 响 ． 进 步 借 助 归一 化 还可 不 受 图像 尺 度 变 化 的影 响 ．其 缺 点 是 没有

基于内容的图像检索综述

基于内容的图像检索综述
３ ． １ 基 于 颜 色 特 征 的 检 索
颜 色 是 图 像 检 索 中最 先 被 采 用 的 特 征 ． 主要 方 法 有 ： ①
关键 词 ：Ｃ Ｂ Ｉ Ｒ
颜 色 纹 理 形 状
语 义
随着 现 代 通 信 技 术 和 多媒 体 技 术 的发 展 及 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 的 广 泛 普及 ， 数 字 图 像 的 数量 出现 了急 剧 增 长 。 如 何从 这些 海 量 的图 像数 据 中快 速 有 效 地 找 出需 要 的信 息 ，是 一 个 非 常 有 理 论 价 值 和 实 际 意义 的课 题 。 实 际上 ， 图像 检 索 已经 成 为 目前 国 内外 的一 个研 究热 点 。 从 图像 检 索 发 展 的 历程 来 看 ， 主要 经 历 了两 个阶段 ： 基 于文 本 的 图 像 检 索 和基 于 内容 的 图 像 检 索 。 传 统 的基 于 文 本 的 图 像 检 索 技 术 是 通 过 关 键 字 或 自由 文 本 进 行 描述 ， 查 询 操 作 是 基 于该 图 像 的 文 本 描 述 进 行 精 确 匹 配 或 概 率匹配 。 基 于文 本 的 图像 检 索 方 式 简 单 、 易于理解 ， 但 检 索 时 要 指 明文 本特 征 由 于 人 工 注 释 图像 的主 观 性 和 不 准确 性 等 弊端 ， 因此 这 种 传 统 的 图 像 检 索 方 法 并 不 能 满 足 用 户 的 需 求 。 相 对 于 基 于 文本 的 图像 检索 技 术 来 说 ，基 于 内容 的 图像 检 索 实 现 了 自动 化 、 智能化的图像检索和管理 ， 主要 利用 了 图像 中 的一 些 可 视 化 信 息 ， 如颜 色 、 形状、 纹 理 等 信 息 作 为 检 索 的途 径， 从 而提 高 了检 索 的效 率 和 准 确 性 ， 因 此 得 到 越来 越 多人 的

简述基于内容的图像检索技术

简述基于内容的图像检索技术

简述基于内容的图像检索技术基于内容的图像检索技术是一种利用图像的视觉特征，通过计算机技术进行图像匹配和相似度计算，从而实现高效的图像检索。

它可以帮助用户快速地查找到需要的图片，也可以为图像分析和计算机视觉领域的研究提供支持。

本文将详细介绍基于内容的图像检索技术。

一、图像特征提取图像特征提取是基于内容的图像检索技术的核心步骤，其目的是从图像中提取出代表其内容的特征。

常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征、边缘特征等。

其中，颜色特征是最为常用的特征之一，它可以通过统计图像中各像素的颜色分布来提取颜色特征。

二、相似度计算相似度计算是基于内容的图像检索技术的关键步骤，其目的是计算待查询图像和数据库中图像之间的相似度。

常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等。

其中，余弦相似度是最为常用的相似度计算方法之一，它可以用于计算图像之间的相似度。

三、图像检索算法基于内容的图像检索技术采用不同的算法进行图像检索，其中最常用的算法包括基于特征的检索算法和基于深度学习的检索算法。

基于特征的检索算法主要利用图像的视觉特征进行相似度计算和图像匹配，例如SIFT、SURF等算法。

基于深度学习的检索算法则是利用深度神经网络对图像进行特征提取和相似度计算，例如基于卷积神经网络的图像检索算法。

四、图像检索应用基于内容的图像检索技术在许多应用领域都得到了广泛的应用。

例如在电商领域，可以利用图像检索技术实现商品搜索和推荐；在娱乐领域，可以利用图像检索技术实现图像搜索引擎和相册管理；在医学领域，可以利用图像检索技术实现医学图像检索和诊断等。

五、图像检索的挑战基于内容的图像检索技术还面临着一些挑战。

其中最主要的挑战是图像的复杂性和多样性。

不同的图像可能存在着相同的特征，而相似的图像可能存在着不同的特征。

此外，图像的噪声、失真等因素也会影响图像检索的效果。

六、总结基于内容的图像检索技术是一种通过计算机技术实现高效的图像检索的方法。

基于内容的医学图像检索中相关反馈技术的研究与实现

基于内容的医学图像检索中相关反馈技术的研究与实现

基于内容的医学图像检索中相关反馈技术的研究与实现医学图像检索是医学图像处理领域中的一个重要研究方向，其主要目的是从医学图像数据库中自动检索出与给定查询相关的图像。

基于内容的医学图像检索是一种常用的方法，其利用图像特征进行检索，能够有效地提高检索精度和效率。

然而，基于内容的医学图像检索面临着一些挑战，如图像复杂性、多样性和语义差异等问题。

为了克服这些挑战，相关反馈技术被广泛应用于医学图像检索中。

1.相关技术综述1.1基于内容的医学图像检索技术基于内容的医学图像检索是利用图像特征进行检索的一种方法，其主要包括图像特征提取和相似度计算两个过程。

常用的图像特征包括颜色、纹理、形状和空间关系等，相似度计算通常采用欧氏距离、余弦相似度等方法。

1.2相关反馈技术在医学图像检索中的应用相关反馈技术是一种利用用户反馈信息来调整检索结果的技术。

在医学图像检索中，相关反馈技术通常包括正反馈和负反馈两种方式。

正反馈是指用户选择与查询相关的图像作为反馈信息，负反馈是指用户选择与查询不相关的图像作为反馈信息。

常用的相关反馈算法包括Rocchio算法、KNN算法和SVM算法等。

1.3相关反馈技术的分类和比较根据反馈信息的不同，相关反馈技术可以分为主动反馈和被动反馈两种方式。

主动反馈是指系统主动向用户提供反馈信息，被动反馈是指用户通过操作来提供反馈信息。

根据反馈信息的类型，相关反馈技术可以分为显式反馈和隐式反馈两种方式。

显式反馈是指用户明确地提供反馈信息，隐式反馈是指系统通过用户的操作行为来推断反馈信息。

根据反馈信息的数量，相关反馈技术可以分为单次反馈和多次反馈两种方式。

单次反馈是指用户只提供一次反馈信息，多次反馈是指用户可以提供多次反馈信息。

在具体实现中，选择不同的相关反馈技术需要综合考虑其精度、效率、可靠性和易用性等因素。

综上所述，相关反馈技术在基于内容的医学图像检索中具有重要作用，可以提高检索精度和效率。

选择合适的相关反馈技术对于实现高效准确的医学图像检索具有重要意义。

基于内容的图像检索技术研究现状综述

基于内容的图像检索技术研究现状综述
总之, 目前国外有关图像检索技术基于内容的管理、检索及其相 应查询接口上, 研究主要针对于视频和图像媒体。
从国内的研究来看, 主要集中在基于图像颜色的查询和基于形状 的查询。例如: 清华大学曾做过关于敦煌壁画的图像检索研究, 用壁画 的主色调来判断其绘制的年代, 并且开发了一个基于内容的图像系统 Ing Retr, 可以根据主颜色、纹理、颜色直方图、颜色分布和主题词来 对图像的内容进行描述, 并采用相似索引技术加快检索速度。中国科学 院计算机技术研究所研究的多媒体 信息 检索 系统 MIRES, 可以在 In te rne t 上按内容对图像信息或文本信息进行检索。
1 引言 图像是人们对客观世界事物的一种描述和记录, 图像所包含的信 息内容远远超出语言和文字所表达的范围。随着多媒体技术和网络技术 的迅猛发展以及数字图像的广泛应用, 数字图像的数据量迅速增大, 这 不仅需要对图像进行存储和传输, 还要对其进行处理和查询。从图像数 据库中查找自己所需的图像, 同时确保查全率和查准率的技术即为图像 检索技术, 图像检索技术是多媒体应用的关键技术。图像检索的目的就 是为了解决图像数据库与用户需求的匹配和选择问题。 2 国内外研究现状 2.1 图像检索的发展历史 20 世纪 70 年代 有关图像检索的研究 主要是借用文 本索引技 术, 即基于 文本的图像检索 技术 ( Te xt- b ase d Im ag e Re trie val, TBIR) 。 查询操作是基于图像的文本描述, 其方法是对图像文件建立关键词或文 本标题以及一些附加描述信息, 然后将图像的存储路径和图像关键词之 间建立联系, 传统的关系数据库就可以满足这样的要求, 但这种方法有 其不便的地方: 一是必须由人工完整地标注所有图像, 对于小图像集合 问题不大, 但对于无法计数的图像, 用这种方法显然不可行; 二是图像 所包含的信息量极其丰富, 不同用户对同一张图像的描述不尽相同, 导 致对图像的标注没有统一标准。90 年代以后, 出现了对图像的内容语 义 进行 分 析和 检索 的 图像 检索 技术 , 即基 于内 容 的图 像检 索 技术 ( Co nte nt- ba sed Ima ge Re trie val, CBIR) , 事先抽取图像数据库中所 有文件的特征, 用户检索的过程是提供一个目标图像, 系统抽取该目标 图像的特征, 然后同数据库中所有图像的特征进行比较, 并将与目标图 像特征相似的图像返回给用户。二者相比较, 基于内容的图像检索的速 度和效率上要求更高。 目前常用的基于内容的图像检索技术包括: 基于颜色特征的检索: 颜色特征是图像最直观而明显的特征, 一般采用直方图来描述。该方法 有特征提取和相似度计算简便的优点, 但不能反映图像中对象的空间特 征; 基于纹理特征的检索: 图像可以看成是不同纹理区域的组合。根据 纹理特征进行检索主要考虑粗糙性、方向性和对比性三种特征; 基于形 状特征的检索: 采用该特征进行检索时, 用户通过勾勒图像的形状或轮 廓, 从图像库中检出形状类似的图像。 2.2 基于内容的图像检索的研究现状 目前国外 已有不少应用于实 践环境的基于内容的图 像检索系 统, 下面介绍几个比较有代表性的系统: Virage : 由 Virag e 公司开发的基于内容的图像搜索引擎。它支持 基于颜色、颜色布局、纹理和结构的可视化查询, 支持上述四个查询的 任意权重组合。 Retrieva lW are: 是由 Excalib u 技术公司开发的基于内容图像检

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像检索技术

第二部分 基于内容的图像检索技术近年来，随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展，全世界的数字图像的容量正以惊人的速度增长。

无论是军用还是民用设备，每天都会产生容量相当于数千兆字节的图像。

这些数字图像中包含了大量有用的信息。

然而，由于这些图像是无序地分布在世界各地，图像中包含的信息无法被有效地访问和利用。

这就要求有一种能够快速而且准确地查找访问图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。

自从20世纪70年代以来，在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的共同推动下，图像检索技术已逐渐成为一个非常活跃的研究领域。

数据库和计算机视觉两大领域是从不同的角度来研究图像检索技术的，前者基于文本的，而后者是基于视觉的。

基于文本的图像检索技术（text-based image retrieval）的历史可以追溯到20世纪70年代末期。

当时流行的图像检索系统是将图像作为数据库中存储的一个对象，用关键字或自由文本对其进行描述。

查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配，有些系统的检索模型还是有词典支持的。

另外，图像数据模型、多维索引、查询评价等技术都在这样一个框架之下发展起来。

然而，完全基于文本的图像检索技术存在着严重的问题。

首先，目前的计算机视觉和人工智能技术都无法自动对图像进行标注，而必须依赖于人工对图像做出标注。

这项工作不但费时费力，而且手工的标注往往是不准确或不完整的，还不可避免地带有主观偏差。

也就是说，不同的人对同一幅图像有不同的理解方法，这种主观理解的差异将导致图像检索中的失配错误。

此外，图像中所包含的丰富的视觉特征（颜色或纹理等）往往无法用文本进行客观地描述的。

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自动提取每幅图像的视觉内容特征作为其索引，如色彩、纹理、形状等。

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像检索技术

3科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI ON 2008N O .24SC I ENC E &TEC HN OLO GY I NFO RM ATI O N 学术论坛随着信息社会的发展,大容量存储设备和数字化设备的发展和广泛使用,以及多媒体技术和因特网的迅速普及，图像、视频数据呈现几何级数的增长趋势,于是出现了大容量的图像及视频数据库。

近年迅速、准确地从图像数据库中检索到所需图像成了多媒体领域的研究热点。

一般的文字搜索引擎对于图形图像而言,几乎束手无策。

因此,对图像的有效检索成为获取图像信息的关键问题。

图像检索的发展和现状:数据库管理和计算机视觉的迅速发展，图像检索一直是多媒体领域研究的热门,已成为国内外广泛关注的焦点,并在许多领域都有应用。

其发展主要有基于文本的图像检索(T B I R ,Text -B a se d I m a ge Ret r i eval )和基于内容的图像检索(CBI R,Cont e nt -Ba s e d I m age R et r i eval )两个阶段。

基于文本的图像检索技术查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配，对于图像库中的每一幅图像的归纳和注释，检索完全依赖于图像的名称、编号、人工注释等信息。

具有:①图像信息需要人工进行注释;②人工注释具有很强的主观性;③人工注释无法精确表达图像的内涵;④世界语言语义的差距,检索方法无法统一等诸多难以克服的缺点。

基于内容的图像检索:为实现自动化、智能化的图像检索和管理方式,使检索者可以实现方便、快速、准确的查找,使管理者可以从大量单调的人工管理工作中解放出来,实现管理工作的无人干预，于是基于内容的图像检索技术被提出并迅速发展起来。

C BI R 是建立在计算机视觉和图像理解理论基础上，综合人工智能、面向对象技术、认知心理学、数据库等多学科知识，从图像中自动提取视觉特征进行相似匹配的过程。

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像检索技术
基于原始数据的查询 属最低层次的查找。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，一般在使用相对精确匹配时才有用。 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。
颜色特征
欧几里德距离法 欧几里德距离通过特征向量差值的均方差反映了图 像之间的差异，用欧几里德距离公式计算图像x和y 的距离如下：D( X , Y ) = Σ( xk − yk )2 优点：是简便易行，有清晰的物理意义，即距离小， 匹配好，说明2个特征之间的相似度大 颜色直方图是从全局角度捕获了整幅图像的整体颜 色分布的信息，它丢失了许多局部的颜色空间分布 信息，不能区分颜色组成相似但是空间分布不同的 图像
以g(x，y)为母小波则通过对g(x，y)进行适当尺 度变换和旋转变换，就可得到自相似的一组滤波器， 称为Gabor小波。
内部归一化
每一种特征对应的特征向量中，每个特征分量的取 值范围都不同，因此，我们采用了高斯归一化的方 法：对于N维特征向量，设为图像库中任意一个图 像，则它对应的特征向量为，则对于每一特征分量， 都假定服从正态分布，首先提取每一特征分量的均 值 和标准差，得到均值和标准差，然后Fourier Descriptor)的基本思 想是用物体边界形状特征函数的傅立叶变换来描述 形状。傅立叶变换通过把敏感的直接表示转换到频 域获得物体的一般特征，频域特征不容易被微小的 变化和噪声所影响。
傅立叶形状描述符
边界的离散傅立叶变换表达可以作为定量描述形状 边界的特征参数的基础。假设在平面上有一由个点 组成的数字化边界，其中的每个点可以用坐标来表 示。从任意一个起点开始，以逆时针方向沿着边界 移动，这样可以得到一系列坐标点。将平面与复平 面重合，其中实部轴与轴重合，虚部轴与轴重合， 这样边界上的每个点的坐标就可以用复数的形式来 表示，从而边界就可以表示成坐标组成的一个复数 序列。

论基于内容的图像检索技术

论基于内容的图像检索技术

为 了克服 上述 困难 ， 研究人员提 出 了基 于内容 的 图像 检索 方
法 。它是通过 分析 图像 的 内容 ， 如颜 色 、 理 和主题 对 象 特 纹 征等建立索 引库 ， 户在检索时 只需把 自己对 图像 的模 糊 印 用 象描绘 出来 ， 就可 以在图像数据 库 中找 到所需 的 图像 。这种 方法有很强 的人机交互性 ， 它对 图像 的检索是 一 个逐 步求 精 的过程 。它运 用传统 的模 式识别技术 、 多媒体 人机 交互技术 对图像进行查询 ， 是多 种高 新技 术 的集 合 ． 着广 阔 的应用 有
维普资讯
．
５ ． ０
中华医学 图书情报 杂志 ２Ｏ ０２年 １ 月第 １ 卷第 ６期 １ １
Ｃ ｉ Ｊ ｄＬｂ ｆ ＳｉＮ ｖｍ ｅ Ｏ ， ｏ １， ｏ６ ｈ ｉ ｌ ｏ ｃ， ｏｅ ｂｒ ０ ２ Ｖ ｌ １Ｎ ． ｎ Ｍｅ ｒｎ ２
论 基 于 内 容 的 图 像 检 索 技 术
陈 ， 龙 江 齐齐哈 尔 １ １ ４ ） 齐 黑 ６ ０ ２
摘 要 ： 着图书馆收藏 的图像 资料迅速 增 多， 随 人们 迫切 需要提 供 一种 能在 大量 图像数 据库 中快 速检 索到 所 需图像
浏 览工具帮助用户浏 览一些 图像 资料 ， 使用 户在 特定 的图像
检索类别 和范围 内把想 要 的 图像 资料 同浏 览 的图像 资料 进 行相似性 比较 ， 检索所需 的图像资料 。这种 方式 可 以给 用户 提供 一些 对话框 ， 用户在不 断浏览过 程 中向对话框 中输 入所 要 图像 的确切 内容 ， 进行逐 步求精 的检索 ¨ 。 建立 一 功能强 大的浏览工具 ， 要确 定对 图像相似 性 个 需 的有效概念 。同时 ， 要为这样一个 检索 系统 构建一 个友好 的 用户界面 。让用 户 方便 使用 检 索 系统 ， 够通 过它 清 楚地 、 能 简单地表达想 要检索 的图像特征 ， 提供给 计算 机 计算 机 并 町清楚地显示用 户 的提 问 ， 以便不 断改 进 检索 策略 ， 提高 检 索的命 中率 ２２ 基 于形状 的 图像检 索方法 ． 形 状特 征是 图像 的一 个显 著特征 。采用该 特征进行 检索 ， 户 可以通过 勾勒 图像 的形 用

基于内容的图像检索技术简析

基于内容的图像检索技术简析
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
２６０ ） ２ ０ １
技 术 ， 析 了现 有 的 图像 检 索技 术 的 缺 陷 ， 分 并提 出 了将 来的研
究方向。
关 键 词 ：基 于 内容 图像 检 索 关键技 术 １引 言 ．
随 着 多 媒 体 和 计算 机 网 络技 术 的迅 速 发 展 ，多 媒 体 信 息 的数 据 量 正 在 以惊 人 的速 度 增 长 。 对 日益 庞 大 的 数 据信 息 ， 面
器材 。 除基 本 的 验 证性 实 验 ． 字 通 信 原 理 还 可 以开 展 综 合 的 数 课 程 设 计 性 实验 。 由于 受 到课 时 的 限制 ， 实 验 前 ， 生 必 须 对 数 字通 信 原 在 学 理 的实 验 目的 或 相关 知识 进 行 预 习 ．这 样 才 能 在 有 限 的课 时 里 ， 成适 量 的 实 验 内容 与流 程 。 完 数 字 通 信 实验 的数 据 比较 多 ， 于设 备 的影 响 ， 由 以及 操 作 的不 当 ． 生 在 实 验 过 程 中所 出 现 的状 况 也 比较 多 ， 学 实验 数 据 的记 录 与 流 程 的 记 录 就显 得 尤 为 重 要 ．要 鼓 励 学 生 在不 同 的 实 验 数 据 里 去 寻找 规 律 ， 不 同的 实验 现象 里 探 究 原 因 。 字 在 数 通 信 原 理 的 课 程设 计 实验 由于 难 度 比较 大 ．建 议 采 取小 组 合 作 的方 式 ， 学 生 完 成 。 让 五 、 高学 生 学 习兴趣 ， 提 重视 数 宇 通 信 原理 的课 程 设计 我 在 教 学 实 践 中 ．发 现学 生 由于 知 识 层 次 与 能 力水 平 的 不同． 对数 字通 信 原 理 的学 习热 情 和 学 习态 度 差 异 性 比较 大 。 这 门课 程难 度 比较 大 ， 且 内 容 比较 复 杂 。 想 掌 握 课本 而 要 知识 。 必须 有 端 正 的 学 习 态度 和 积 极 的 学 习情 绪 。 实 践 教学 在 中 ．我 们 一 方 面 可 以 通过 各 种 教 学 手 段 来 提 高 学 生 的 学 习 主 动性 ． 另外 一方 面 可 以 进行 一 些 课 程 设 计活 动 。 高 职 类 学 生 学 习课 程 比较 多 ， 间 比较 紧 张 ， 程设 计 可 时 课 以确 定 一 些 小设 计 、 小综 合 性 的题 目。 点 不 是让 学 生 做 大 的 重 综 合 性 设 计 。而 是 让 学 生 在课 程 设 计 中能 够 达 到 复 习 巩 固课 本 知识 的 目的 ， 是 让 学 生能 够 拥 有 一 些小 的设 计 能 力 。 更 在 课 程 设 计 中 ．让 学 生 能够 描 述 自己 的设 计 目的 与 设计 要求 ， 够 使用 准 确 到 位 的语 言描 述 设 计原 理 。 于数 字 通 信 能 对 原 理这 门课 程 来 说 ． 课 程 设 计 还 必 须 包 括 具 体 的设 计 程 序 ， 其 教 师可 以对 学 生 进 行 程序 上 的 指 导 ． 且 小 组探 讨 设 计 结果 。 并 个 完 整 的 课 程 设 计 会 使 学 生 大 大 地 提 高 学 习 的 主 动 性 ． 能够在活动中取得益处 ， 并 比如 学 习查 阅 资 料 ， 习 制 作 学 完 整 的课 程 设 计 报 告 ， 活动 中培 养 小 组 团 队意 识 ， 高 对 数 在 提

基于内容的图像检索技术及其应用研究的开题报告

基于内容的图像检索技术及其应用研究的开题报告

基于内容的图像检索技术及其应用研究的开题报告题目：基于内容的图像检索技术及其应用研究一、研究背景随着互联网的发展和智能手机、平板电脑等智能设备的普及，人们每天产生大量的图像数据。

这些数据包括了照片、视频截图、网络图片等。

如何高效地从这些海量的数据中找到我们需要的信息，已经成为一个亟待解决的问题。

而基于内容的图像检索技术正是解决这个问题的有效途径之一。

传统的图像检索技术主要依靠人工的标签和描述来进行检索。

这种方法存在着标签不准确、描述主观等缺陷。

而基于内容的图像检索技术使用图像本身的内容，而不依赖人工标记，自动化程度更高，能够实现更加准确和高效的图像检索。

二、研究内容与目标本次研究旨在探究基于内容的图像检索技术及其应用。

主要包括以下内容：1.基于内容的图像检索技术的研究现状分析：回顾现有的基于内容的图像检索技术，探究其在图像特征提取、相似性度量、图像检索等方面的技术特点和局限性。

2.针对基于内容的图像检索技术的研究问题，提出一种改进方案：进一步完善和优化基于内容的图像检索技术，解决其在实际应用中遇到的问题。

3.基于改进的基于内容的图像检索技术，开发相关的图像检索应用程序：通过开发图像检索应用程序，进一步验证改进的基于内容的图像检索技术的准确性、高效性和实用性。

三、研究方法和步骤1. 基于文献综述，深入了解目前主流的基于内容的图像检索技术。

2. 分析基于内容的图像检索技术中存在的问题，设计新的图像检索算法。

3. 实现改进的算法，并在实验环境中进行测试与评价。

4. 设计图像检索应用程序，验证改进的基于内容的图像检索技术的实际效果。

四、预期结果本次研究的预期结果包括：1.分析了基于内容的图像检索技术现有的研究情况和发展趋势，指出了今后研究的重点。

2.提出了一种改进方案，并在实验环境中验证了其准确性与效率。

3.设计并开发了一款基于改进的基于内容的图像检索技术的应用程序，试验结果表明该应用程序可用于实际应用场景。

基于内容的图像检索技术

基于内容的图像检索技术
构 如 图 １所 示 。
１ 同像 预 处 理 ） 一实 现 图像 格式 转 换 、 寸 统一 ， 及 去 噪 与增 强 ， 提取 图像 特 征 提 供 更 好 支 持 。 尺 以 为
２ 特 征 的 提 取 。 从 包 含 大最 信 息 的 图像 中分 解 出不 同种 类 的特 征 信 息 ， 要 包 括 视 觉 特 征 和 统 计 特 征 视 觉 特 征 是 指 具 有 直 观 ） 主 意 义 的 图像 的 形 状 与 颜 色 特 征 ， 计 特 征 是对 图像 像 素 、 理等 特 征 的统 计 。 统 纹 ３ 数 据 库 系 统 。由图 像 库 、 征 库 和 知 识 库 组 成 。 ） 特 图像 库 为数 字 化 的 图像 信 息 ： 征 库 为 图 像 的 内容 特 征 和客 观 特 征 ； 特 知识 库 包 含专 门和 通 用 知 识 ． 利 于 查 询 优 化 和 快速 配 。 有 ４ 查 询 和 浏 览界 面 。用 户 可 以用 整 幅 图 像 、 定 对 象 以 及 各种 特征 的组 合 等 形 式 进 行 查 询 。 ） 特 ５ 匹 配 引 擎 。检 索 是 利 用 特 征 之 问 的距 离 函数 来 进 行 相 似 性 匹 配 ， 仿 人 类 的认 知过 程 。匹 配 引擎 中包 括 一 个 较 为 有效 、 ） 模 可靠 的相 似 性 测 度 函 数 集 。 ６ 索 引 过 滤 器 。 用 过 滤 和 索 引 的方 法 来 加 快 检 索 。 进 行 运算 之 前 先 滤 出那 些 不 符 合 要 求 的 图像 ， 滤 出 的数 据 库 集 合 再 用 ） 常 在 过 高维 特 征 匹 配来 检索 ， 引 则用 于低 维 特 征 。 索
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｗ ｉ ｈ ｐ ｅ ｒ ｎ ｅ ｏ ａｇ ｆｄ ｇｔｌｉ ｇ ａａ ａｅ ． ｏ ｔ ｎ — ａｅ ｍａ ｅ ｒ ｔ ｅ ａ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｂ ｃ ｍ ｅ ａｐ ｐ ｌｒｒ ｓａ ｃ ｔ ｔ ｅ ａ ｐ ａ ａ ｃ ｆａ ｌ ｅ ｏ ｉ ｉ ｍａ ｅ ｄ ｔｂ ｓｓ ｃ ｎ ｅ ｔ ｂ ｓ ｄ ｉ ｇ ｅｒ ｖ ｌｔｃ ｎ ｌ ｇ ｅ ｏ ｏ ｕａ ｅ ｅ ｒ ｈ ｈ ｒ ａ ｉ
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基于内容的模糊图像检索技术研究
摘要：在本文中，提出了一种模糊图箱数据模型和模糊空间的概念，给出了模糊相似性度量方法，描述了一个模糊空间中的检索过程。

关键词：基于内容模糊检索匹配数据模型
1．模糊检索的基本概念
模糊检索即根据检索对象的模糊特征来查找所需内容。

在传统的信息检索领域，最流行的查询是：精确的查询条件和与满足查询条件的结果。

而在实际使用中，有许多查询条件不能精确定义，查询结果却是一组与查询条件近似匹配的对象。

其中包含了模糊概念，这就是模糊查询。

因此，在模糊查询中，查询条件是不确切的，查询结果是近似的。

2．模糊数据库模型
关系模型是传统数据库使用最多的数据模型。

显然，传统关系模型难以适应基于内容的图像数据库的模糊查询。

为适应基于内容的图像检索，同时最大限度的利用关系数据库的优点，我们对关系模型的概念进行了
扩展。

其数据结构是一张由基本属性和超属性组成的二维表，即超关系构成。

3．模糊查询过程
模糊查询就是根据模糊特征来查找所需内容，由于检索中查询要求往往是根据人的主观性所决定。

因此很大程度上带有模糊性，我们用图1所示的查询体系结构来说明具有模糊特征的基于内容检索的基本方法。

3.1模糊查询接口
3.2模糊相似性度量
模糊相似性度量是实现模糊相似匹配的核心，常用模糊相似距离来作为检查模糊查询向量和模糊图像向量之间的相似性的度量标准。

为讨论方便，我们以模糊年龄的相似性度量为例，来定义模糊查询向量Q j,j=1,2,…,q和模糊图像向量B j,j=1,2,…,q之间的相似性度量。

Q j, B j是相同的模糊空间里的模糊子集（这里我们已经省略了上标）。

我们在多维模糊空间中对Q和B之间的距离dis定义为：
card(A)表示模糊集的基数，定义为：
4. 结束语
模糊查询与基于内容的图像检索有着密切的联系。

本文提出了一种模糊图像数据模型和模糊空间的概念，该模型将可视特征、空间特征、语义特征看作超属性，既充分利用了传统关系数据库的优点，同时又考虑了图像数据以及模糊查询的特点，能对图像特征进行操作，文中提出的模糊空间和模糊相似性度量方法能支持基于模糊特征的图像查询，较好地体现用户图像查询的应用需求。

模糊查询接口是用户输入模糊查询条件的人—机交互接口。

模糊特征的描述实际上往往由用户的主观性所决定，对于图像纹理，习惯于用“很粗”、“中等”、“弱”这样的一些模糊概念来描述；形状一般用“几何形的”、“立体形的”或“似长方形的”、“正方形的”等概念描述；颜色特征通常用“很艳”、“一般”、“暗淡”或“大红”、“紫红”、“红”这样的模糊概念来描述。

系统将复杂的多维特征经过模糊分类简化为有限的几个特征集上，数字化表示成模糊特征向量（Q j i,j=1,…,Mi,i=1,…,q）。

要使用户模糊查询描述更精确，还需进行模糊特征的调整。

当用户用模糊概念输入特征，计算机通过用相似性计算公式求得库中一些与用户输入特征相近的对象，返回给用户，然后由用户从这组相似对象中选择一个对象作为目标对象，并用模糊术语(如“更窄”、“更暗”等
调整参考对象的每个特征，这些模糊术语又被转化为一定的数值，经过相似性匹配求出更相似的对象。

假设调整后的特征值为则调整可用如下公式表示:
=+
其中, 是特征的当前值; 是特征调整后的值;是特征的标准误差;
是由用户指定的改变映射成特征的结果(如“更窄”“更宽”等模糊术语)。

查询模块经过过滤操作得到更相似的对象组，用户再次选择直至找到要查询的对象。