当前位置：文档之家 › 基于内容的图像检索技术

基于内容的图像检索技术

  • 格式：pdf
  • 大小：174.44 KB
  • 文档页数：2
ｋｅ ｍ ｈｏ ｓ ｃｈ ｙ ｅｔ ｄｓ ｕ ａｓ ｈｅ ｅｌ ａｎｃ ｆ ｄｂ ｃｋ， ｈｅ ｐｅｒ Ｏｒ ａｎｃ ｅ ａｌ ｔｉ ｎ ｔ ｒ ｅｖ ｅ ｅｅ ａ ｔ ｆ ｍ ｅ Ｖ ｕａ Ｏ ａｎ ｓ Ｏ ｗｅ ａｌｓ ｄｉ ｃｕ ｅ Ａ ｔ ｄ ０ ｎ ｒｅ Ｏ ｓ ｓｓ ｄ． ｔ ｈｅ ｓ ｅ ａｍ ｔｉ ｉ ｐ ｎｔ ｏｕ ｔ ｐ ｂｌ ｍｓ ｆ ＢＩ ａ ｐ ｓ ｍｅ ｔ Ｏｉ ｅｄ ｔ ｈｅ ｒｏ ｅ Ｏ Ｃ Ｒ， ｎｄ ｒｅ ｅｎｔ ｄ ｈｅ ｕｔ ｒｅ ｒ ｄｓ ｅ ｔ ｆ ｕ ｔ ｅｎ ａｎ ｒｅ ａｒ ｈ． ｄ ｓｅ ｃ
２ 基于内容的图像检索常用的关键 技术 ２１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
对图像进行 手工注解 ， 然后利用文本 检索 技术 进行 关键字检
索。但是基于 文本 的图像检索方式存在着两大难题： 是手 一 工注解的工作 量太大 ， 对于 大的图像库需要有完全 自动 化或
技 索
术 ห้องสมุดไป่ตู้
（ 渤海大学信息科学与工程学院，辽宁 锦州 １ １ｏ ） ２ｏ ｏ
（ｏ ｌ ｇ ｆ Ｉｆ ｒ ａ ｉ ｎ ｓ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｅｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｏ ａ ｎ Ｖ ｒ ｉｙ ｉ ｏ ｉ ｇＪ ｎ ｈ ｕ １ １Ｏ ） ｃ ｌ ｅｅ ｏ ｎ ｏ ｍ ｔ ｏ ｃ ｅ ｃ ｎ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ，Ｂ ｈ ｉ ｕ ｉｅ ｓ ｔ ，Ｌａ ｎ ｎ ｉ ｚ ｏ ２ Ｏ Ｏ
１ 基于 内容的图像检索方法
段 ， 出了许多改进方法 。总体来说 ， 并提 主要分为两类 ： 全局 颜色特 征检索和局部颜色特征检索 。 按照全局颜色分布来索 引 图像可 以通过计算每 种颜色的像 素个数 并构造颜 色灰度 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 ， 它
ｍ ｓ ｉ ｔ ｒ ｓ ｅ ｉ ｏ ｅ ｅ ｆ ｃ ｉ ｅ ｙ， Ｂ Ｒ （ｏ ｔ ｎ ａ ｅ ｍ ｇ ｅ ｒ ｅ ａ ） ａ ｅ ｎ ｂ ｏ ｇ ｔ ｕ ． ｓ ｈ ｏ ｎ ｏ ｔ ｎ ｅ ｅ ｔ ｄ ｎ ｍ ｒ ｆ ｅ ｔ ｖ ｌ Ｃ Ｉ Ｃ ｎ ｅ ｔ Ｂ ｓ ｄ Ｉ ａ ｅ Ｒ ｔ ｉ ｖ １ ｈ ｓ ｂ ｅ ｒ ｕ ｈ ｐ Ａ ｔ ｅ ｆ ｕ —
关键词 ：ＢＲ Ｃ Ｉ；图像检 索；特征 ；相关反馈 中图分类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ９ 文献标识 码 ： Ａ 文章编号 ： ６ １ ４ ９ 一２ ０ ）０ ０ ５ 一 ２ １ ７ — ７ ２ （０８１ — ０９ Ｏ
Ａｂ ａ ｔ Ｉ ｒ ｅ ｏ ｍ ｋ ｆ ｌ ｕ ｅ ｏ ｉ ａ ｅ ｅ ０ ｒ ｅ ａ ｄ ｇ ｔ ｔ ｅ ｍ ｇ ｓ ｆ ｏ ｈ ｍ ｇ ｓ ａ ａ ａｓ ｗ ｒ ｓ ｒｃ ： ｎ ｏ ｄ ｒ ｔ ａ ｅ ｕ ｌ ｓ ｆ ｍ ｇ ｓ ｒ ｓ ｕ ｃ ｎ ｅ ｈ ｉ ａ ｅ ｒ ｍ ｔ ｅ ｉ ａ ｅ ｄ ｔ ｂ ｅ ｅ ａ ｅ
基
于
容的图像检索技：
Ｃ ｎ ｅ ｔ Ｂ ｓ ｄ ｍ ９ ｅ ｒ ｅ ａ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ Ｏ ｔ ｎ — ａ ｅ Ｉ ａ ｅ Ｒ ｔ ｉ ｖ ｌ ｅ ｈ Ｏ Ｏ ｙ
李心玲 李春杰
Ｌ Ｘ ｎ ｉ ｇ Ｌ ｈ ｎ ｉ ｉ ｉ １ｎ ｉＣ ｕ Ｊ ｅ
内 容 的 图 像 检
ｄａ ｏ Ｏｆ ｈｉ ｐ ｅｒ， Ｉ ａｇｅ ｔｉ ｎ ｔ ｓ ａｐ ｍ ｒｅ ｉ ａｌ ｔｒ ｅｖ ｍｅ ０ｄ ｂ ｅｄ ｔｈ ｓ ａｓ Ｏｎ Ｏ１ ｒ， ｔ ｘｔ ｅ， ｃ ｏ ｅ ｕｒ ｓｈ ｐｅ ｒｅ ａ ａ ａｎ ｙｚ ａｎ ｃ０ ａｒ ｄ． Ｓ ｍｅ ａ１ ｅｄ ｄ ｍｐ ｅ Ｏ
Ｋｅ ｗＯｒｓ Ｃ Ｉ ； Ｉ ａ ｅ Ｒ ｔ ｉ ｖ ｌ Ｆ ａ ｕ ｅ Ｒ １ ｖ ｎ ｅ Ｆ ｅ ｂ ｃ ｙ ｄ ： Ｂ Ｒ ｍ ｇ ｅ ｒ ｅ ａ ； ｅ ｔ ｒ ； ｅ ｅ ａ ｃ ｅ ｄ ａ ｋ
０ 引言 计算机 图像数码技术与互联 网技术飞速发展的结合 ， 使
图像本身包含 的客观 的视觉特征， 图像的相似性不需要人 来解释 ， 体现在视觉相似性上 。这 导致了它不需要或者仅需
来描述。颜 色直方 图法具有运算速度快 、 储空间要求低的 存
特点 ． 并且对 图像 的尺度及 旋转变化不敏 感 ， 因此得 到了广 泛关注。目前基于颜色特征 的检索 已成为检索的一个重要手
半 自 化的方法 ； 动 二是由于 图像包含 的丰富内涵远 非少量文 本注释所 能表达 。为 了克服基于文本方法的局 限性 ． 基于 内 容的图像检索 技术 出现 了，这种技术 融合了图像理解技术 ， 从而 可以提供更加有效的检索途径。
摘
要 ： 了提高 图像资源利用率 ， 为 快速、 有效地查询和检 索数据库 中的 图像 ， 于 内容 的图像检 索技术（ ＢＲ 便应运 而 基 ＣＩ）
生。本 文分析和 比较了基于颜色、 纹理 、 等图像检索技术的主要方法 ， 形状 讨论 了相关反馈技术、 索性 能的评 价等 ＣＩ 研 究 检 ＢＲ 中的关键 问题， 同时指 出了 ＣＩ 研究 中 ＢＲ 存在 的问题， 以及未来的发展趋势和研究方 向。
人们越来越多的接触 到大量 的图像信息。 如何从浩瀚的图像
数据库 中快速 、 准确 地找 出自己所需要 的图像 ， 已成为一个
要少量 的人 工干预 ，在需要 自 化的场合 取得 了大 量的应 动
用。
受到广泛关注 的研 究课题， 并成为数 字化图书馆等重大研究 项 目中的关键技术 。
基于 文本 的图像检索技术可 以追溯到 ７ ｏ年代末 ，通过

合集下载

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概述

基于内容的图像检索概述


通过设置检索输出门限值，也可以控制检索结果的输 出数量。 检索结果的显示需要考虑显示效率和显示效果的矛盾。
图3-2 不同数量的显示（6*9）
3.2检索结果是逐渐逼近 在检索过程中不断修订检索条件，可以逐步达到最 终的检索结果；通过调整特征参数组合，可以得到不同 的检索结果。 3.3计算工作量大 每次查询都需要根据临时提交的特征标准，对全部特 征值进行匹配运算；数据计算时对计算机的要求高，查 询时间相对长一些。
2.4图像的低层特征值提取 2.4图像的低层特征值提取 对于图像的低层特征，主要采用的是图像的颜色、 纹理及其形状等特征。 2.4.1颜色特征 颜色特征和图像的大小、方向无关，而且对图像的背 景颜色不敏感，因此颜色特征被广泛应用于图像检索。颜 色特征中包括颜色直方图、颜色相关图、颜色矩等。
图2-3颜色特征－颜色布局示例
1、什么是基于内容的检索技术 1.1 基于文本的图像检索技术 TBIR

存在的问题： 存在的问题： 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。
基于内容的图像检索
（ Content-based image retrieval）
二、什么是基于内容的检索技术 目前大家比较熟悉的计算机检索技术，大多是基于文 字的检索。不论是文章的查询、图片的搜索、音乐的查 找甚至视频的检索，都是通过文字的描述或者标引实现 的。 文字检索的薄弱环节在于对多媒体信息描述上，用文 字描述难以避免主观性。这样，就产生了基于内容的检 索需求，不论是图片、声音、视频还是动画。于是各种 基于内容的检索技术就应运而生了。基于内容的图像检 索技术是其中的一项重要技术。
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。

基于内容的图像检索研究

基于内容的图像检索研究


3、面向对象的特征提取面向对象的特征提取方法可以更好地捕捉图像中的语 义信息，提高检索准确率。这种技术通过分析图像中的物体和场景等信息，提 取出更加高级的特征表达，例如物体的类别、数量和位置等。这些信息可以通 过机器学习算法进行学习和预测，从而实现更加精准的图像检索。
4、目标识别和图像分类目标识别和图像分类技术也可以用于基于内容的图像 检索中。通过识别图像中的物体和类别信息，可以更加精准地找到用户需要的 图像。例如，在工业检测中，可以通过目标识别技术检测出产品中的缺陷和异 物，从而实现对于产品的精准检测和分类。
展开细节：
1、图像特征提取基于内容的图像检索方法的第一步是提取图像的特征。常见 的图像特征包括颜色、纹理和形状等。这些特征可以通过手工定义或使用自动 算法进行提取。例如，常用的颜色直方图可以表
达图像的颜色分布情况，纹理特征可以通过灰度共生矩阵等方法提取，形状特 征可以通过边缘检测等方法得到。近年来，深度学习在图像特征提取方面展现 出了强大的能力。通过训练深度神经网络，可以自动地学习图像中的特征表达，
总之，基于内容的图像检索技术是当前研究的热点和难点。通过深度学习和大 数据分析技术的结合，我们可以更好地理解和利用图像的内容，提高图像检索 的准确性和效率。随着技术的不断发展，我们有理由相信，未来的图像检索技 术将会更加智能、
高效、精准，为我们提供更好的视觉信息检索体验。
参考内容三
基本内容
引言：随着互联网和数字技术的快速发展，人们日常生活中产生的图像数据量 不断增长。如何有效地管理和检索这些图像成为了一个重要的问题。基于内容 的图像检索（CBIR）方法是一种通过分析图像的内容特征进行检索的技术，
基于内容的图像检索方法主要包括以下步骤： 1、特征提取：对每一张图像从颜色、纹理、形状等视觉特征进行提取。