数字图像检索技术进展及其前景

【摘要】本文介绍了图像检索技术的进展情况以及当今发展比较完善的关于图像检索技术的搜索引擎，并对图像检索技术的方法进行了分析，最后探讨了图像检索技术的应用前景。

【关键词】数字图像；检索技术；进展；搜索引擎；前景

0 引言

随着计算机网络的飞速发展，网络上的各类资源日以丰富，尤其是直观形象的多媒体信息备受人们的青睐，数字图像的存在感越来越强。虽然它们包含大量的有用信息，却以散乱地形式存在不同的角落。所以要想充分利用这些有用信息，就需要有一种可以快捷精准的访查图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。

1 图像检索技术的进展

图像检索技术的进展大体上经过了两个阶段：基于文本的图像检索和基于内容的图像检索。

1.1 基于文本的图像检索技术

20世纪70年代，数据库专家开始在图像文本标注的基础上对图像进行基于关键字的检索。首先为图像文件找到尽量确切的关键字。然后把这些关键字和图像的存储路径相关联，再用基于文本的数据库管理系统进行图像检索。这个方法其实就是把图像检索变为与其对应的文本检索。

1.2 基于内容的图像检索技术

进入20世纪90年代以后，随着大规模数字图像库的出现，基于图像内容的检索技术应运而生，和以前的人工标注方式不同的是，它可以收集图像中的，颜色，形状，纹理等特征，然后保存起来。搜索的时候，你仅需把记忆中的模糊样子表示出来，就算不记得它叫什么，也同样可以在图像库中找到想要的图像。

2 图像检索技术进展中的典型的图像检索引擎

在图像检索技术的进展中主要有以下几种图像检索引擎。

2.1 Amazing Pictures Machine系统

Amazing Picture Machine是NCRTEC组织开发的真正人工建立的完全的关键词式索引Amazing Picture Machine由人工负责选择图像丰富的站点，然后对每幅选定的图像内容进行描述，给出关键词。

关于图像检索的学习报告

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，

简易信息检索系统

课程设计报告 ( 2013—2014 年度第一学期) 课程：微机原理及应用题目：简易信息检索系统院系：动力工程系班级：自动化11K2 学号：指导教师：李冰刘恒涛设计周数：一周成绩：日期：2014年1 月2 日

《微机原理及应用》课程设计任务书一、目的与要求 1．通过对微机系统分析和具体设计，使学生加深对所学课程的理解。 2．掌握汇编语言程序设计的基本方法和典型接口电路的基本设计方法。 3．培养学生分析问题、解决问题的能力。 4．培养学生对微型计算机应用系统的基本设计能力。 5．提高学生的实践动手能力和创新能力。二、主要内容设计题目：简易信息检索系统。 1．针对所选择的设计题目进行硬件设计，合理选用所需元器件，绘制系统结构框图、硬件接线图，并在实验系统上完成电路的连接和调试。 2．根据所选题目的要求对微机系统进行程序设计，绘制程序总体流程图并编写源程序上机调试。 3．写出课程设计报告，对整个设计过程进行归纳和综合，对设计中所存在的问题和不足进行分析和总结，提出解决的方法、措施、建议和对这次设计实践的认识和收获。三、进度计划四、设计成果要求 1．系统硬件设计合理，软件编程达到设计要求。 2．系统硬件结构图和软件流程图绘制清楚规范。 3．设计报告完整规范。五、考核方式根据设计任务的完成情况、课程设计报告撰写情况及演示答辩情况采用五级记分制评定成绩。学生姓名：指导教师：李冰刘恒涛

一、课程设计目的与要求 1．通过对微机系统分析和具体设计，使学生加深对所学课程的理解。 2．掌握汇编语言程序设计的基本方法和典型接口电路的基本设计方法。 3．培养学生分析问题、解决问题的能力。 4．培养学生对微型计算机应用系统的基本设计能力。 5．提高学生的实践动手能力和创新能力二、课程设计正文 1.程序正文 stack segment stack db 256 dup(0) stack ends data segment msg0 db '0. 0$' msg1 db '1. 1$' msg2 db '2. 2$' msg3 db '3. 3$' msg4 db '4. 4' msg5 db '5. 5$' msg6 db '6. 6$' msg7 db '7. 7$' msg8 db '8. 8$' msg9 db '9. 9$' index dw msg0,msg1,msg2,msg3,msg4,msg5,msg6,msg7,msg8,msg9 msg db 'Input a number please.',13,10,36 data ends

数字图像处理技术试题答案

数字图像处理技术试题库一、单项选择题：(本大题小题, 2分/每小题,共分) 1.自然界中的所有颜色都可以由（）组成 A.红蓝绿 B.红黄绿 C.红黄蓝绿 D.红黄蓝紫白 2. 有一个长宽各为200个象素，颜色数为16色的彩色图，每一个象素都用R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量表示，则需要（）字节来表示 A.100 B.200 C.300 D. 400 3.颜色数为16种的彩色图，R(红)、G(绿)、B(蓝)三个分量分别由1个字节表示，则调色板需要（）字节来表示 A.48 B.60 C.30 D. 40 4.下面哪一个不属于bmp 文件的组成部分 A ．位图文件信息头 B. 位图文件头 C.调色板 D. 数据库标示 5.位图中，最小分辨单元是 A.像素 B.图元 C.文件头 D.厘米 6.真彩色的颜色数为 A.888?? B. 161616?? C.128128128?? D.256256256?? 7.如果图像中出现了与相邻像素点值区别很大的一个点，即噪声，则可以通过以下方式去除 A.平滑 B.锐化 C. 坐标旋转 D. 坐标平移 8.下面哪一个选项不属于图像的几何变换() A.平移 B.旋转 C. 镜像 D. 锐化 9.设平移量为x x t t (,)，则平移矩阵为() A .1 0 00 1 0 1x y t t ?????????? B. 1 0 00 -1 0 1x y t t ??-???????? C.1 0 00 1 0 - 1x y t t ????????-?? D.1 0 00 1 0 - -1x y t t ?????????? 10.设旋转角度为a ，则旋转变换矩阵为() A ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -?????????? B ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a ?????????? C ．sin() cos() 0 sin() cos() 0 0 0 1a a a a -?????????? D ．cos() sin() 0sin() cos() 00 0 1a a a a -????-?????? 11.下面哪一个选项是锐化模板 A ．-1 -1 -1-1 9 -1-1 -1 -1??????????g B ．-1 -1 -1-1 -9 -1-1 -1 -1??????????g C ．-1 -1 -1-1 8 -1-1 -1 -1??????????g D ．-1 -1 -1-1 6 -1-1 -1 -1?????????? g 12.真彩色所能表示的颜色数目是 A ．128128? B ．256256256 ?? C ．256 D ．6059

人脸识别技术的应用背景及研究现状

1．人脸识别技术的应用随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。（2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。（3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。（4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。（5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面：（1）模板匹配主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较

图像哈希检索背景综述(一)

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。

浅谈数字图像处理中的图像分割技术

电大理工 2011年12月Study of Science and Engineering at RTVU. 第4期总第249期浅谈数字图像处理中的图像分割技术郑洪涛朝阳广播电视大学（朝阳 122500 ）摘要数字图像处理科学迅速发展并得到广泛应用。图像分割是其中重要的中间技术。它依托图像数字处理底层技术，为模式识别等高层应用服务。本文简要介绍了图像分割的概念范畴和常见的分割技术的方法描述。掌握图像分割技术有助于系统理解数字图像处理技术的层次。关键词数字图像处理图像分割阈值数字图像处理技术，简单地说就是借助计算机的帮助对数字图像进行特定算法运算处理来满足众多应用需要的技术。它涵盖了众多图像处理方式，图像分割是其中一项重要的技术环节。 1 图像分割的范畴图像分割处理技术属于数字图像处理技术中的图像分析范畴，是图像分析的中间层处理技术。图像分割的目的是把经过底层处理的数字图像空间分成若干有意义的区域，后期的一些高层应用如模式识别等将在这些分割的区域基础上进行。分割的依据建立在这些由像素组成的区域满足相似性和非连续性的基本概念上。 2 图像分割的方法图像分割一般没有唯一的、标准的分割方法，也没有规定分割成功的准则。一般从以下几方面分割、描述方法： 2.1 灰度阈值法实现图像分割阈值法主要利用直方图，设定合适的阈值来分辨物体与背景。简单地说就是在图像的灰度值中选一合适的阈值，若小于阈值则判断为背景，若大于阈值则判断为物体。这种方法适合与物体和背景之间有明显区域分界且边界封闭的情况。亦即数字图像中物体与背景的灰度值有明显差异，可较好的分割物体与背景。 (1)整体阈值就是对整幅图像选定一固定灰度值，以此去做图像分类找出图像的物体。在物体与背景单纯且亮暗分明下才会有较好效果。 (2)适应性阈值在不同的区域有不同的阈值，即自适性阈值。 2.2 区域法实现图像分割区域法实现分割是以某种规则为约束（如子区域全部像素灰度相同、子区域不重合且相连接等），直接找取区域的方式实现分割。 (1)像素类聚区域成长法此方法从一种子（seed）像素开始，通过平均灰度、组织纹理及色彩等性质的检视，将具有类似性质的像素逐一纳入所考虑的区域中，使其逐渐成长，形成子区域的方法。这种方法实际应用中至少要考虑种子像素的选择和聚类的相似性选择等因素。 (2)区域分割与合并法首先将图像分割成不重叠的区域或子图像，

数字图像处理技术练习

1．图像中每个像素点的灰度值如下图所示：分别求经过邻域平滑模板、邻域高通模板和中值滤波处理后的结果。其中不能处理的点保持不变如果处理后的值为负数则变为0。邻域平滑模板01011 14010H ????=??????，邻域高通模板010141010H -????=--????-?? ，中值滤波窗口取3×3矩阵，窗口中心为原点。 2．图像中每个像素点的灰度值如下图所示：分别求经过邻域平滑模板、邻域高通模板和中值滤波处理后的结果。其中不能处理的点保持不变如果处理后的值为负数则变为0。邻域平滑模板11111018111H ????=??????，邻域高通模板111181111H ---????=--????---?? ，中值滤波窗口取3×3矩阵，窗口中心为原点。 3．设有以下信源符号w1,w2,w3,w4,w5和概率P(w1)=0.3, P(w2)=0.2, P(w3)=0.2, P(w4)=0.2, P(w5)=0.1。请对此信源进行Huffman 编码，并计算熵，平均码长和编码效率。 (log 20.3= -1.737,log 20.2= -2.322,log 20.1=-3.322) 4．设有以下信源符号w1,w2,w3,w4,w5和概率P(w1)=0.5, P(w2)=0.2, P(w3)=0.1, P(w4)=0.1, P(w5)=0.1, 请对此信源进行Huffman 编码，并计算熵，平均码

幅 4．一个灰度变换形式如下图所示，该灰度变换的作用是（ B ）。 A ．灰度反转 B ．二值化 C ．灰度均衡 D ．对比度增强 5．一个灰度变换形式如下图所示，该灰度变换的作用是（ A ）。 A ．灰度反转 B ．二值化 C ．灰度均衡 D ．对比度增强 6．一个三段线性变换如下图所示,横轴表示原始灰度，纵轴表示变换后灰度。以下关于该变换的说法错误的是（ A ）。 A ．(0,80)区间的灰度对比度增强 B ．（80，130）区间的灰度对比度增强 C ．(130,255)区间的灰度对比度降低 D ．变换后的灰度的区间还是（0，255） 7．将灰度或单一波段的图像变换为彩色图像，从而把人眼不能区分的微小的灰度差别显示为明显的彩色差异。这种处理方法称为（ C ）。 A ．真彩色增强 B ．假彩色增强 C ．伪彩色增强 D ．彩色图像灰度化 8．灰度图像的高帽变换的定义为THT()()f f f g =-，该变换的作用是0 320255

人脸识别技术的应用背景及研究现状

人脸识别技术的应用背景及研究现状 1．人脸识别技术的应用随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。（2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。（3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。（4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。（5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面：

基于内容的图像检索技术研究

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

个性化智能信息检索系统研究

个性化智能信息检索系统研究随着网络应用的普及，网上信息量以惊人的速度增长，并且更新频繁。人们面对的问题不再是缺乏有用信息，而是如何找到自己所需要的信息。传统信息检索技术满足了人们的一定需要，但仍然面临低检准率和低检全率问题。多数商业搜索引擎提供的信息检索服务，由于其通用的性质，不能满足不同背景、不同目的和不同时期的查询请求。基于这种现状，作者设计并实现了个性化智能信息检索系统，旨在提高信息的检准率。作者在广泛研究了国内外信息检索技术发展现状之后，掌握了目前信息检索系统的不足和发展趋势。本文针对目前检索系统的缺点，进行了个性化智能信息检索系统研究。本系统是一个结合人工智能领域Agent技术、机器学习技术、聚类技术与现有信息检索系统为一体的个性化智能信息检索系统。本文给出了本系统的总体设计思想和系统体系结构。详细阐述了本系统个性化智能化的实现方法，对其中应用到的关键性技术和算法进行了详细描述。本系统通过观察用户在与系统交互时的行为，学习用户的兴趣，基于用户个人兴趣对检索结果做个性化过滤处理。经过过滤处理后的文档，其精度显著提高，更加贴近用户的兴趣。其中Agent模块是本系统的核心模块，它负责获取用户的喜好；创建并及时更新用户兴趣模型；基于用户兴趣模型对文档做个性化过滤。为了实现信息检索的个性化智能化，作者提出使用个人兴趣档案模型来描述用户的兴趣，其中基于主题分类的个人兴趣词库是该模型中体现个人兴趣的关键部分。本文提出应用强化学习方法对个人兴趣模型进行自主更新，应用聚类技术于相关文档的个性化过滤。

经实验验证，这些技术取得了良好的效果。作者在信息检索的个性化智能化领域，进行了有益的探索，并取得一定成果。

数字图像处理技术现状及发展趋势

数字图像处理技术现状及发展趋势摘要现今是计算机技术、网络技术以及多媒体技术高速发展的时代，更多高科技技术正在全面发展，数字图像处理技术作为一种新式技术，如今已经广泛地应用于人们的生产生活中。数字图像处理技术的应用和发展为人们的生活发展带来了很多的便利，在遥感技术、工业检测方面发展迅速，在医学领域，气象通信领域也有很大的成就。由此，本文主要探讨数字图像处理技术的现状及发展趋势。关键词数字图像处理技术；现状；发展趋势现今是计算机和网络技术高速发展的时代，计算机的应用给人们的生产生活带来了很大的便利，人们应用计算机处理各种复杂的数据，将传统方式不能处理的问题以全新的技术和方式有效解决[1]。数字图像处理技术是应用较为广泛的一种技术，在具体应用过程中，能够经过增强、复原、分割等过程对数据进行处理，且具有多样性、精度高、处理量大的显著优势，本文对数字图像处理技术的现状及发展趋势进行研究和探讨。 1 数字图像处理技术发展现状数字图像处理技术是近年来发展较为迅速的一种技术，具体是指应用计算机对图像进行一系列的处理，最终达到人们要求的水平，在具体的处理过程中，以改善图像的视觉效果为核心，最终呈现出人们想要表达的意思。笔者查阅国内外诸多文献库，发现对数字图像处理技术的研究多数集中于图像数字化、图像增强、图像还原、图像分割等领域[2]。最初数字图像处理技术产生于20世纪20年代，当时普遍将其应用于报纸业，发展至20世纪50年代，图像处理技术跟随着计算机的发展而迅速发展，也有更多的人开始关注和应用该技术，当时在各国的太空计划中发挥了巨大作用，尤其是对月球照片的处理，获得了很大的成功。发展到20世纪70年代时，数字图像处理技术的应用已经很普遍了，尤其是在计算机断层扫面（CT）等方面，该技术的应用得到了一致好评，而现今，数字图像处理技术随处可见，已广泛应用在各行各业中。 2 数字图像处理技术的特点数字图像处理技术有以下几个特点：①图像处理的多样性特点。数字图像处理技术可以编写多样的算法，以不同的程序模式施加于数字图像技术上，根据实际需求对图像进行处理，因此最终获取的图像效果也截然不同。②图像处理精度高。应用数字图像处理技术处理的图像，其精度和再现性都提高了一个层次，尤其是在各种算法和程序的支撑下，进一步确保了计算的精度和正确性。③交叉融合了多门学科和新技术。数字图像处理的应用基础包含了众多学科和技术，其中数学和物理是关键，而通信、计算机、电子等技术则是确保其处理质量的关键技术。④数据处理量大[3]。图像本身就包含了大量的信息，数字图像处理技术可以更好地区分有用信息和冗余信息，从而获取处理的关键性信息。

语义图像检索研究进展

语义图像检索研究进展【摘要】本文探讨了基于语义图像检索相关技术，并且通过对语义图像检索技术的了解，我们讨论了语义图像检索存在的问题与其的发展方向。本文的研究具有重要的理论价值，同时为语义图像检索的发展起到启迪的作用。【关键词】语义；图像检索；研究；进展一、前言在当今社会发展不断快捷的今天，人们有时候需要快速地检索出自己需要的图像，但是现在的图像信息是巨大的，这时候我们就需要某项技术能够帮助人们更快的找到我们需要的图像，基于语义的图像检索技术就是检索图像的方式之一，相信通过对其的研究能够达到更好的图像检索效果。二、基于语义图像检索相关技术 1、图像语义模型由于人们对图像内容的理解有着不同的层次，有人从图像的颜色去理解，有人从图像的对象去理解，也有人从图像所表现出来的行为去理解，也就是说图像的语义是具有不同层次的。王惠锋、孙正兴在他们的文章中给出了一个图像语义层次模型所示。他们把图像的语义定义为六个层次，从上到下依次为，特征语义，是指图像低层物理特征(颜色、形状、纹理)及其之间的相互组合，如蓝色的天空、红色的太阳；对象语义，是指图像当中出现的具有一定意义的对象，如一条狗、一座山；空间关系语义，是指图像各个对象之间的空间关系，如人旁边有条狗，狗旁边有只猫；场景语义，是指所有图像中对象所在的背景环境，如学校、森林；行为语义，是指图像内容所表现出的某种行为。 2、图像语义表示如何描述图像的语义对语义的提取以及检索的效率有着十分重要的影响。语义的表示不仅要把图像的内容准确而客观的描述出来，对不同的内容有着不同的抽象，而且表示形式应当尽量简单、直观，同时考虑不同用户的不同需求。目前图像语义的表示方法大概有以下几种。（1）文本形式。文本形式是最简单，也是最直观的图像语义表示方法。它是用关键字对整幅图像或图像的区域进行注解，另外还可以利用WordNet[26]将关键字之间的语义关系联系起来，而且它具有一定地同义词解析以及模糊匹配的能力。目前大多数的图像检索系统都是采用这种方法来表示图像语义的，比如IRIS 系统。但其不足之处也相当明显，它对具有复杂丰富内容的图像显得无能为力，而且自动获取这些关键字也存在着相当大的困难。（2）知识表示方法。它是基于人工智能中的一些知识表示方法，如语义网

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。此后几年中，这个研究领域中的许多技术发展起来，一大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来归功于计算机视觉技术的进步，在文献[]中有对这一领域的详细介绍。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例子图像来构造查询，然后由系统查找与例子图像在视觉内容上比较相似的图像，按相似度大小排列返回给用户。这就是所谓的通过例子图像的检索（query by image example）。另外，基于内容的检索系统一般通过可视化界面和用户进行频繁的交互，以便于用户能够方便地构造查询、评估检索结果和改进检索结果。下图表示了基于内容的图像检索系统的体系结构。系统的核心是图像特征数据库。图像特征既可以从图像本身提取得到，又可以通过用户交互获得，并用于计算图像之间的相似度。用户和系统之间的关系是双向的：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反馈来改进查询结果。图中还标出了基于内容的图像检索中的一些关键环节： 1) 选择、提取和索引能够充分表达图像的视觉特征。

浅谈学习数字图像处理技术地认识

数字图像处理结课论文：X.X.X 学号：0.0.0.0.0.0.0.0专业：通信工程

浅谈学习数字图像处理技术的认识摘要数字图像处理技术是一门将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的技术。图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。i通过数字图像处理技术对获得的图像信息进行处理来满足或者实现人们的各种需要。从某些方面来说，对图像信息的处理甚至比图像信息本身更重要，尤其是在这个科技迅猛发展的21世纪。 Abstract Digital image processing technology is a keeper image signals into digital signals and processed by computer technology. Images are a major source of human access to outside information, because some 70% of information was obtained through human eyes, are the image information obtained by the human eye. By means of digital image processing technology to obtain image information processing to meet or achieve people's various needs.In some ways, image information processing even more important than the image itself, especially in the rapid development of science and technology of the 21st century. 关键词数字图像、处理、应用引言经过一个学期的学习，我对数字图像处理技术有了一个更加深刻的了解，做了几次MATLAB数字信号处理实验，知道了如何利用MATLAB编程来实现数字图像处理技术的一些基本方法，以及如何使用PHOTOSHOP软件来做一些简单的图像处理。本文主要研究数字图像处理的特点，数字图像处理的分类, 数字图像处理的容，数字图像处理的实例，数字图像处理的具体实验举例，以及数字图像处理技术在日常生活中的一点应用一、数字图像处理的特点 1.0处理精度高按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16 位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。对计算机而言，不论数组大小，也不论每个像素的位数多少，其处理程序几乎是一样的。换言之，从原理上讲不论图像的精度有多高，处理总是能实现的，只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。试想一下图像的模拟处理，为了要把处理精度提高一个数量级，就要大幅度地改进处理装置，这在经济上是极不合算的。

数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)

数字图像处理技术的现状及其发展方向一、数字图像处理历史发展数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。四、数字图像处理过程及其主要进展常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、

浅谈数字图像处理技术的基本原理[1]

ＩＳＳＮ１００９－３０４４ＣｏｍｐｕｔｅｒＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ电脑知识。ｉ技术Ｖ０１．６，Ｎｏ．６，Ｆｅｂｒｕａｒｙ２０１０，ＰＰ．１４５２—１４５３，１４６０浅谈数字图像处理技术的基本原理潘振赣ｕ。龚声蓉１（１．苏州大学计算机科学与技术学院，汀苏苏州２１５００６；２．苏州科技学院网络中心，江苏苏州２１５００９）Ｅ—ｍａｉｌ：ｅｄｕｆ＠ｃｃｃｃ．ｎｅｔ．ｃｎｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｉｉｚｓ．ｎｅｔ．ｃｒｌＴｅｌ：＋８６—５５ｌ一５６９０９６３５６９０９６４摘要：原始资料因为时间原因变得模糊不清．人眼无法识别相关内容．把这些原始资料变为数字图象输入计算机，运用数字图象处理技术对这些数字图像进行去除噪声、增强、复原、分割等处理，将其还原达到人眼可以看清的效果，可以保存资料和进行历史研究。关键词：识别；图象处理；去噪；增强：复原；分割中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２０１０）０６一１４５２—０２ＡＳｕｒｖｅｙｏｆｔｈｅＢａｓｉｃＰｒｉｎｃｉｐｌｅｓｉｎＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＰＡＮＺｈｅｎ—ｇａｎ”．ＧＯＮＧＳｈｅｎｇ—ｒｏｎ９１（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｎｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｏｏｃｈｏｗＵＭｖｅｒｓｉＷ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５００６，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｅｒｔｅｒｏｆＮｅｔｗｏｒｋ，ＳｕｚｈｏｕＵｍｖｅｍｉｔｙｏｆＳｃｉｎｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｕｚｈｏｕ２１５００９，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｆｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆｂｌｕａ－ｙ，ＫＯＵＴＣＣｍａｔｅｒｉａｌｓａｒｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｆｏｒｎａｋｅｄｅｙｅｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙ．ｉｔｉｓｆｅａｓｉｂｌｅｔＯｐｒｅｓｅｒｖｅｔｈｅｍａｔｅｒｉ—ａｌｓａｎｄｃａｒｒｙＯＵｔｈｉｓｔｏｒｙｒｅｓｅａｒｃｈｂｙｉｎｐｕｔｔｉｎｇｔｈｅｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓｏｆｓｏｕｒｃｅｍａｔｅｒｉａｌｓｉｎｔｏａｃｏｍｐｕｔｅｒ，ｄｉｓｐｏｓｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅｓｗｉｔｈｔｈｅｔｅｃｈｎｏｔ—ｏｇｙｏｆｎｏｉｓｅｒｅｍｏｖａｌ，ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ，ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ，ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｒｅｖｅｒｔｉｎｇｔｈｅｍｔＯｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｄｅｎｔｉｆｆ；ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｎｏｉｓｅｒｅｍｏｖａｌ；ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ；ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ；ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ一些历史档案和资料具有很高的研究价值，对于研究该地区当时的经济和文化背景有很大的作用，但是因为年代久远．其纸质或布质的材质冈为时间原因，使得写在上面的图案和义字资料都模糊不清，有砦肉眼已经很难分辨出具体内容，对于历史和研究都是很大的损失，用数码相机将这些纸质或布质材质的资料拍摄下来输入计算机，将原始的资料变为数字图象，再用数字图象处理的方法将其处理还原，以达到人眼可以看清内容，进行研究的效果。用计算机进行图像处理的前提是图像必须以数字格式存储到计算机中，以数字格式存放的图像称为数字图像（ｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅ）。数字图像处理（ｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ），就足利用计算机对数字图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取等理论、方法和技术，将原始资料清晰化，改善图象的质量，使人的肉眼可以看清这些图象，从而得以保存和研究的目的。由于图像处理是利用计算机硬件和软件实现的．因此也被称为计算机罔像处理（ｃｏｍｐｕｔｅｒｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）。数字图象处理一般有两种基本的方法：一种方法是在图象的空间域中处理．即红罔象空间中对图象本身直接进行各种处理优化，达到改善图象质量的目的；另一种疗法是把空间网象进行某些转化，从空间域转到频率域巾。再在频率域中进行各种处理，然后再变叫到图象的空间域，形成处理后的图象，从而达到改善图象质量的目的。１去除噪声原始实体资料变为数字图象在计算机中进行处理的时候，可能会产生各种各样的噪声，这些噪声可能是在进行数字转换过程中，因为输入设备的原因产生，也可能在对数字图象的处理中产生，噪声不一定是真实的声音，可以理解为影响人的视觉器官或系统传感器对所接收图象源信息进行理解或分析的各种因素。不同原因产生的噪声，其分布特性也不完全相同，根据噪声和信号的关系可将其分为两种形式：１）加性噪声，此类噪声与输入图象信号无关，含噪图象表示为ｑｘ，ｙ）＝ｇ（ｘ，ｙ）＋ｎ（ｘ，ｙ）；２）乘性噪声，此类噪声与图象信号有关，含噪图象表示为ｆ（ｘ，ｙ）＝ｇ（ｘ，ｙ）＋ｎ（ｘ，ｙ）ｇ（ｘ，ｙ）。噪声对罔象处理卜分重要，如果图象伴有较大噪声，它会直接影响到图象处理的输入、采集、处理的各个环节以及输出的全过程甚至输出结果，因此。在进行数字图象处理的时候，首先需要对目标图象进行去除噪声的工作。１．１均值滤波器采用邻域平均法的均值滤波器适用于去除通过扫描得到的图象中的颗粒噪声。邻域平均法是空间域平滑技术。对于给定的图象ｆ（ｘ，ｙ）中的每个像点（ｘ，ｙ），取其邻域Ｓｘｙ，设Ｓｘｙ含有Ｍ个像素，取其平均值作为处理后所得图像像点（ｘ，ｙ）处的灰度。１－２自适应维纳滤波器它能根据图象的局部方差来调整滤波器的输出，局部方差越大，滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像ｆ＾（ｘ，ｙ）与原始图像ｆ（ｘ，ｙ）的均方误差ｅ２＝Ｅ［（ｆｆｘ，ｙ）一ｆ＾（ｘ，ｙ））２１最小。１．３中值滤波器基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个领域中各点值的ｒＩｉ值代换。其主要功能是让周嗣象索灰度值的差收稿日期：２００９—１２—２７作者简介：潘振赣ｆ１９７６一），男，江苏兴化人，苏州科技学院工程师，苏州大学在职研究生，研究方向为模式识别，数字图象处理，龚声蓉（１９６６一）苏州大学计算机科学与技术学院教授，研究生导师。１４５２－－人工■■夏识勇怕Ｅ术本栏目责任编辑：唐一东