基于内容的图像检索技术研究

南缸科技２０１　１年第４　技术创新　基于内容的图像检索关键技术　陈仕先　尹丹　（贵州师范人学职业技术学院）　摘要随着数据库、多媒体、ＩＩ１ｔｃｍｅｔ等技术的迅猛发展，越来越多的图像数据已被人们广泛应用如何快速有效地实现图像检　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　文章简要彳卜绍了基于内容的图像　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　随着信息数字化技术、多媒体技术的广泛应川和汁算机嘲络的飞　速发展，各行各业的火量信息都在以多媒体信息的方式被数字化。信　息数字化，使信息能够被广泛地使用、方便地存取以及快速地检索。　然而．如何对图像数据进行科学管理，与此同时人们感到要在海量的　图像中寻找到自己所需的Ｉ鲴像变得越来越困难，于是Ｉ鲴像检索已成为　当今计算机领域研究的一个热点。本文介绍了基于内容的ｌ璺ｌ像检索技　术的基本概念、基本工作原理。图像检素的儿项关键技术和ｌ兰｝像检索　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　（１）基于内容的图像检素技术的慨念。基于内容的ｌ鼍Ｉ像检索　（ｃ０ｎｔｅｎ卜ｂａｓｃｄ　ｉｍａｇｅ　ｒｅｔｒｉｅｖａｌ。ＣＢ１Ｒ）“　，其主要的思想是根据图像　所包含的色彩、纹理、形状以及对象的空　关系等信息，建立图像的　特征矢量，检索方法主要是基于图像的多维特征进行相似性查询。此　项技术的研究把计算机视觉（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｖｉｓｉｏｎ）．图像处理（ｉｍａｇｅ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）、图像理解（Ｉｍａｇｅ　ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ）和数据库（Ｄａｔａｂａｓｅ）等多个　领域的技术成果结合起来，是一个很有前途的发展方向，而且该研究　的深入必将推动其它相关领域的发展”’。　（２）ＣＢＩＲ系统的基本工作原理　’。基于内容的图像检索系统将　根据图像、图像的内容语义及上下文联系进行查找，以图像语义特征　为线索从图像数据库中检索出具有相似特征的其他ｌ璺Ｉ像。因为Ｉ到像的　规模一般要大于纯粹的文本信息，Ｉ　此基于内容的图像检索在检索速　度和效率上要求更高。　基于内容的图像检索系统一般有图像检索模块、查询模块、对象　库与特征库、知识库．其系统体系结构如Ｉ鳘Ｉｌ所示。从圈ｌ中可以看　出。系统主要可分为图像库检索模块和Ｉ鲴像库建立模块两部分。建库　模块主要用来建立和维护整个幽像库和相关文件，其核心是图像特征　的提取。特征提取技术对图像库中的ｌ劐像抽取特定特征生成相应的特　征矢量．并与Ｉ奎Ｉ像一起存入ｌ釜Ｉ像Ｉ荤，从而形成基于内容的　像数据　库。图像检索模块主要负责与用户的交互和度量数据库中Ｉ垒ｌ像与用户　提交查询图像之问的相似性。当心户提交查询ｌ鳘Ｉ像后，图像检索模块　对其进行分析并提取特征矢量．并按照棚应的丰ｕ似度度量准则在图像　库中进行匹配．最后根据相似度顺序输出检索结粜。　

中国Ｎ４ｔ信息２００６年第１４期　ＣＨＩＮＡ　ＳＣＩＥＮＣＥ　ＡＮＤ　ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ　ＩＮＦｉＮ￣ＭＡＴＩＯＮ　Ｊｕｌ　２００６　

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　

舟姆７基于内容的圈悼牲索方式的理论吡茂　采取的技术手段，同时提出了目前基于内客　的囤犟捡索存在的一些问题　菊籀　受曩　。　基于内客；颜色ｊ形状；蛀理；语艾　１前言　近年来，随着计算札技术和数字图　像设备的高度发展和普及应用，各种专　门的数字图像库数量不断增加．覆盖了　军事、医学　工　世制造、新闻传煤、社　会生话等备个领域。而且随着时间的推　移．数字图像数据库急剧地扩火．如何　对图像进行高敬查询就成为人们对图像数　据库进行有效管理的问题之一。图像检　索从性质上町以分为基十文本的手ｕ簋下内　容的两种主要方式。基于文本的ｌ习像榆　索，需要事先通过手』：用文书对翻像进　行标识，然后用基于文本的数据库管理　系缆来进行梭索．当图像数量ｌ＃常多的　时候，对图像进行标识的Ｊ二作量太大。　另一方面，基于文本的捡索疗法不能精　确定义查询内容．从而难　保证检索的　有效性和　Ｔ靠性。基于内容特征的图像　检索直接以图像自身的属性，如颇色，　纹理、形状等作为｛盒索参数，具有传统　的文奉检索技术无法比拟的优越性　目　前．基于内容的图像检索技术已成为检　素技术研究的热点　２基于内容的图像检索　首先，基于内容的描述是基于内容　图像检索的前提　内容包括了图像的颤　色、形状、纹理和语义等特征。基于Ｉ抽　容的图像检索研究一直是多媒体数据库一　个霞要方向。根据现有的一些基于内容图　像检索系统提供的功能来看，图像的内容　可以归结为两个层次：低层次视觉特征和　高层次语义特征两个层次上进行．其中．　基于低层救视觉特征的图像检索．起主要　特点是使用可以直接从图像中获得的客观　视觉内容特征，如颜色，形状　纹理等柬　判断髑像之．自１的相似性，这种图像特征的　获得主受是剥用数字图像处理和计算机视　觉技术　另一种是基丁：高层次语义特征的　图像帻索。　３基于内容的图像检索方式　（Ｉ）基于颜色特征的检索　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　圈是表示图像中颜色＂巾的一种方法　它的横轴表示颜色等缎．纵轴表示扯某　个颤色等级上具有该颜色的溆素在整幅　图像中所占的比侧，直方图颜邑空间巾　的每一个刻度表示了颜色空间中的一种颜　色。采用直方图计算圈像问的十日似性比　较简单，但它不能反映图像中对象的空　间特征　直方图交叉的丰目似性度量最早　是由Ｓｗａｉｎ和Ｂａｌｌａｄ于１９９１年提出的，　所有的基于直方图的｛目似性度量都是基于　选种概念的，改进的度量包括直方圈的　累加测量，以致在直方圈的相似性度盛　时加八窀间位置信息和基于区域的颜邑查　询。颜色的检索一般应用于色彩较为丰　富的自然圈最的检索中。　（！｝基于形状特征的检索　和颜色　纹理相比　形状特征显得　更为直观．ｆ　且便于交互描述。同时．　・般的图豫，很少是单颜色或单纹理　的，昕以用颜色或纹理进行描述时．往　往需要甜匠域，这就必然要求颜色或纹　理特征与形状特征相结合。所以形状特　征庄图像检索过程中显得十分必要　采用眩特征进行检索时，Ｊ＝ｆｊ　通过勾　勒圈像的形状或轮廓．从圈缴库中检索出　形状粪似的图像；基］二此特征的检索方法　有两种：１）分割图像经过边缘提取后，得到　目标图像的轮廓线．针对这种轮廓线进行　的形状特　捡素。２）直接针对图形寻找适　当的矢量特征用于检索算法　但处理这种　结构化枪索更为复杂．需做更多的预处理。　【３　１基干纹理特征的检索　纹理是所有事物表面固有的一种特　性，也是图像检索中一个重要而叉难以　描述的特性。图像可以看成是　同纹理　区域的组合．纹理通常定义为图像的某　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　述。纹理统计特征分析方法主要有共生　矩阵分析法、马尔可夫分析法、多Ｒ鹰　向回９－１ＭＲ　ＳＡ　Ｒ模型以及遗传算法等。　Ｔａｍｕｒａ等从人类感知心理学的角度提出　纹理的６种视觉特性：粗纹度、对比度、　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　以为图像检索提供更好的用户交互性。　同时，南于纹理很少能提供语义信息，　描述比较困难。因此通常作为检索过程　的辅助手殴或者和其他特征结合使用　一冉殳对纹理的榆索都采用示例查询（ｑｕｅｒｙ　Ｂｙ　ＥｘａｍＩＪｌｅ）方式。用户给出示例的垒部　或部甜区域特征，从而找到类似图像　另外　为丁缩小纹理的查找范围，还可　以考察纹理的颜色特征，以便把检索空　间缩小刊某个颜色范围。　（４）基于图像的语义特征的检索　现行的商用系统通常采用关系型数据　库，这些系统巾图像的属性包括图像来　源　拍摄时间和地点、蝶介类型，分辨　率、输八设备、压缩方式以及与图片相　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　像的语义特征。　目前图像检索的主要障碍是难以描述　斟像的语义信息，在此背景Ｆ提出了一　种根据相关图像的语义和图像之间的语丑　关系．反映Ｉｇｌ的图像语义的方法。围像　之间的语义关系通过语义链表示，多种　类型的语殳链构成基于语义链的图像网　络。基］二语义链的推理规则主要用干辅　助智能图像检索，基于语义的图像检索　方法和传统方法相比具有以下特点：　１】检索结果不是孤立的图像列表．　而是基于语义的相关图像或图像碎片的聚　合｛　２）用ｐ可以根据语义链确定的路径　湖览图像，并进行推理。　现阶段，基千语义的Ｗｅｂ图像检索　方法已经在情启，网格和知识网格平台得到　实现，正交的语义空间进一步提高ｒ翻　像检索的效果和智能性。　

基于内容的图像检索研究进展　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｃｏｎｔｅｎｔ——ｂａｓｅｄ　Ｉｍａｇｅ　Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ　肖　明　王永红　石　勇　（北京师范大学管理学院信息技术与信息管理学系　北京　１００８７５）　＊　

摘　要　概述了基于内容的图像检索（ＣＢＩＲ）的含义和研究进展，阐述了ＣＢＩＲ相关技术，介绍了当前流行的几种　ＣＢＩＲ系统、ＣＢＩＲ的当前应用以及存在的主要问题。　关键词　基于内容的检索　图像检索　ＣＢＩＲ　ｌ　ＣＢＩＲ概述　图像检索的传统方法是基于文本的。使用关键字注释是最　易常用的方法，对图像的检索变成了对关键字的查找。这种方法　简单易行，能够从用户角度表达图像内容的高层语义。但是基于　文本检索存在着两大困难，尤其是当图像的数量非常大的时候，　采用基于文本描述的检索方法具有如下缺点ＬｌＪ：ａ．文本描述难以　充分表达图像的丰富内容。俗话说。一图胜千言。。而文本描述是　一种定性的描述，描述能力有限，图像中则往往含有大量需要定　量描述的信息。而且许多图像的特征难以用文本描述表达。如图　像中的不规则形状、散布的纹理等就很难用文本来描述。文本描　述具有一定的主观性。由于图像内容的丰富性以及不同人理解　和感兴趣方面的不同，导致内容描述的建立具有很大的主观性　（如不同的人对颜色的感知就不尽相同），这样采用这种检索方法　就会带来一定的歧义性。ｂ．文本描述难以实现基于图像视觉特　征的相似性检索。采用文本描述的检索方法，本质就在于计算检　索请求与媒体文本描述之间的相似度，这就涉及到目前尚未解决　的自然语言理解问题，尽管目前实现的系统中主要通过采用同义　词词典（Ｔｈｅｓａｕｒｕｓ）来使问题得到简化。但同时也使检索的表达能　力受到了较大限制。手工输入文本描述效率低．难以满足大容量　媒体库的要求。由于数据规模不断膨胀，人工标注的开销就显得　太大。文本描述一般需要手工输入，效率较低，所以不能满足海　量环境下多媒体信息库的检索要求。　为了克服基于文本方法的局限性，２０世纪９０年代出现了基　于内容的图像检索（Ｃｏｎｔｅｎｔ—ｂａｓｅｄ　Ｉｍａｇｅ　Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，简称ＣＢＩＲ）。　ＣＢＩＲ主要是指将图像的可视特征（如颜色、纹理、形状、位置关系　等）作为图像的内容进行匹配、查找。利用已有的算法，进行特征　提取和匹配，这些完全可以由机器自动完成，克服了手工注释的　低效和二义性。总之，基于内容的图像检索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。　基于内容的图像检索的发展过程可以用表１来表示　Ｊ。２０　世纪７０年代主要研究图像文件的管理；２０世纪７０年代到８０年　代是采用关键词等描述方法为主，同时出现了面向特定应用领域　的小规模的图像数据库系统：２０世纪９０年代以后，人们转向研究　面向网络环境的支持基于内容检索的大规模图像数据库系统；　２０００年以后，则进入到标准化发展阶段。　衰１　ＣＢＩＲ的研究阶段　

基于内容的图像检索系统设计

摘 要：随着多媒体技术的发展，传统的基于文本的信息检索技术已经不能满足需求，基于内容的图像检索技术成为当今的研究热点。图像的特征提取，相似性匹配是基于内容图像检索系统设计的关键技术。本研究在对图像检索关键技术研究的基础上，利用Visual Basic程序设计语言和Access数据库实现图像数据库的建立和检索。结果显示，所设计的基于内容的图像检索系统可以有效地利用图像的颜色、纹理特征从图像数据库中检索出相似的图像。

关键词：颜色；特征提取；纹理；基于内容图像检索

1 图像数据库的建立

Access是由微软发布的关联式数据库管理系统，常被小型企业、大公司的部门和开发人员专门用来制作处理桌面系统。具有存储方式简单，界面友好，处理多种数据信息，支持广泛，易于扩张等特点。因此，本研究利用access来建立小型的图像数据库。

Data控件是Visual Basic提供的用来执行大部分数据库访问操作。能自动处理一些事件包括空记录集，添加新纪录，编辑和更新现有纪录，处理某些类型的错误。

图像数据是图像元灰度值的纪录，以行列数据矩阵表示，一般信息量比较大。直接读取图像的信息存入数据库中，不但增加了数据库的容量，而且增加了计算机的负担。经研究发现，建立图像地址库，可有效提高计算机的计算效率。当需要提取图像时，再根据图像的地址，对图像进行检索，平时，只需对图像的基本信息进行管理。数据库的基本功能包括:增加删除图像、图像统计、图像的显示等。

2 关键技术问题

基于内容图像检索系统的5个基本组成部分中，用户接口和图像查询模块由Visual Basic编程实现。要求用户接口界面直观易懂、交互性较好，图像查询模块能提供多种查询方式。有效的特征提取和特征匹配技术对图像检索系统的实现至关重要。要求一方面降低数据处理量，另一方面提高匹配精度。

2.1 图像特征提取