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系统设计
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2.1.1 直方图特征颜色的模型有RGB、HIS、YUV模型等。
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技术概述
色 量 化 方 法 并 在此 基 础上 提 出 了 一 种基 于 颜 色 一 空 间 特 征 的 检 索 方法 。 文献【】 出一种通过提取颜 色特征 、 ７中提 灰度特征 ， 获取 图像物 体 的形状 和空间特征 ， 使检索结果 不受 图像大小 、 旋转和轻微的光 照变 化 的 影 响 ， 显 改 善 了检 索 结 果 。 明 （） ２颜色相关 图。 颜色相 关图是用颜色对相对于距 离的分布来 描述信 息 ， 不但 刻画了某 一种颜 色的像 素数量 占整个图像的 比例 ， 还反映 了像素对的空间相 关性 ， 以及局部像素分布和总体像素分布 的相 关 性 ， 且 特 征 范 围小 ， 果 好 ， 点 是 计 算量 太 大 。 并 效 缺 （） ３颜色矩 。 色矩 ￣Ｓｒ ｋ ｒ ｒｎ ｏ 颜 ｔｔｉ ｅ和Ｏ ｅ ｇ 所提 出， 颜色直方 图 ｃ 在 的基础上计算 出每个颜色通 的均值 、 方差 、 偏差 ， 来替代颜色的分布 表示颜色特征 ， 需对 特征进行量化 ， 理简单 。 无 处
形 状 图像检 索技 术 的 主要 方 法 ， 论 了性 能 评 价 方 法 ， 指 出 了应 用方 向 。 讨 并 关键 词 ： Ｂ Ｒ 颜 色 纹理 形状 性 能评价 方 法 Ｃ Ｉ
．
中 图分 类号 ： Ｐ ９ ．１ 文 献 标 识 码 ： Ｔ３１ ４ Ａ
文章 编号 ：０ ７９ １（０ ２０ － １９０ １０ —４ ６２ １） １ ５ －２ ０Leabharlann ２２纹理 特征 检 索 ．
纹 理 是 图像 中一 个 重 要 而 又难 以描 述 的特 性 ， 习惯 上 将 图像 在 局 部 区域 内呈 现 不 规 则 性 ， 而在 整 体 上 却 表 现 出某 种 规 律 性 的 特 性 称为纹理 。 描述 纹理特征 的术语有粗糙度 、 比度 、 对 方向性 、 线性度 、 规 则 度 、 略 度 ） 。 述 纹 理 特 征 的 方 法 有 统 计 法 、 型 法 、 析 粗 等 描 模 分 法、 频谱法 。 （） １统计法 。 用于分析像 木纹、 沙地 、 草坪 等细致而不规则 的物 体 ， 图像有 关纹理 属性的统计分析出发 ， 从 根据纹理 的空间灰度 级 相关性 ， 构造出一个基于图像像素间方向和距离的共生矩 阵， 并提 取 出特 征 与 参 数 间 的 关 系 。 （） ２结构法 。 用于分析像 布料的 印刷 图案 或砖瓦等排列 比较 规 则的图案， 找出纹理基元 ， 去探求纹理 构成 的结构规律 ， 根据纹理基 元及其排列 规则来描述特 征与参数间的关系 。 （） ３模型法 。 用一些 成熟的 图像模型 来描 述纹理 ， Ｉ ｒ ｏ 模 ￣ Ｍａｋ ｖ 型 、 ｒｃａ模 型 、 尔 科 夫 随 便 机 场 、 回 归模 型 等 ， 过 少 量 的参 Ｆ ａｔｌ 马 子 通 数来描述纹 理特征 。 （） ４频谱法 。 主要借 助于频率特性来描述纹理 ，Ｈ ａ ｏ变换 、 ？Ｇ ｂ ｒ ￣ 小 波变换法 ， 但是计算速度慢。 纹理特 征检索 的具 体过程 是先提取 纹 理特征 ， 据特征对图像进行分割和分类 ， 户一旦选中相近的纹 依 用 理形式 ， 系统则要求用户适 当调整纹理 特征 ， 如对 比度 “ 再暗一些 ” ， 从 而 返 回 更 精 确 的检 索 结 果 。
基于内容的图像检索综述
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。
基于内容的图像检索技术
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
一种新的基于内容的图像检索方法
Ｄ ＝√（ 一 ｒ ｒ ＋（ 。 ｇ） ｂ 一 ２ １ ， ） ｇ一 ： ＋（。 ６） ） （
式 中 ： 为距 离 ； ｒ， ｂ） 示 ２ Ｄ （ ｇ ， 表 ４种 候 选 主色 调 的
本文提出的方法是 ： 先匹配出每个像素点的颜色， 然后
统计 出 哪种 颜 色 的像 素 点 在 整 幅 图 片种 占 的 比例 最 大， 那么 就确定 该颜 色为 这 幅图片 的主颜 色 。 在 匹配像 素颜 色时 ， 鉴 欧式距 离公 式 ， 造 了色 借 构
彩距 离公 式 ：
Ｌ ｃｎ 是 一 个 高 性 能 、 扩 展 的 信 息 检 索 工 具 ｕｅ ｅ 可
摘
要 ： 对传 统 图像 检 索的不 足 ， 出一 种新 的基 于 内容 的 图像检 索方 法。该 方 法 首先 构 造 色 针 提
彩 距 离公 式 ， 据 色彩距 离公 式 自动 判 别 图片 的主 色调 ， 根 然后 利 用 Ｌ ｃｎ ｕｅ ｅ的索 引模 块 为 图 片创 建 索
引 ， 用搜 索模 块 实现 图像 检 索。通 过使 用 ２ 利 ４张 图片对 该 方法 的有 效性 进 行验 证 ， 果表 明： 方 法 结 该 虽然 简单 ， 是检 索的 准确率较 高且 易于 实现 。 但 关键 词 ：ｕｅ ｅ图像检 索； 氏距 离； Ｌ ｃｎ 欧 内容检 索 中图分 类号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １３
ＣＩ Ｂ Ｒ的关键 就是 如何描 述一 副图 片的特 征 ， 并保
存 到索 引数 据 中。人们 对 一 副 图 片最 直 观 的 印象 ， 就
是 图片 的颜色 ， 准确 的说 是 主 色调 。如果 人 工 来建 索
经 过挑 选 ， 者最 终确定 表 １所示 的 ２ 笔 ４种颜 色作
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频谱法
傅立叶功率谱法、Gabor变换等
结构法
主要是通过纹理基元来描述纹理特征
模型法
如通过马尔可夫随机场、子回归模型等模型来表征 纹理特征 9
二、基础知识和关键技术
常用的相似性度量方法
欧氏距离
L 2 ( A , B ) ( ( a i bi ) ) 2
2 i 1
n
பைடு நூலகம்
1
L1-norm距离
多媒体数据库 图像索引和检索
主 要 内 容
绪论 预备知识 基于颜色和空间特征的图像检索 基于多尺度形状特征的图像检索 基于多小波纹理特征的图像检索 基于Radon和小波变换的图像检索 总结与展望
2
一、绪 论
图像检索的发展
基于文本的图像检索 (Text-Based Image Retrieval)
查准率的含义是在一次查询过程中，系统返回的相关 图像数目占所有返回图像数目的比例。查全率则指系统返 回的查询结果中相关图像数目占图像库中所有相关图像数 目的比例。
命中准确率
针对事先已进行分类的图像库测试集，命中准确率定义 为系统返回的相关图像数目占该类别测试数据库所有图像 数目的比例。 11
三、基于颜色特征的检索算法
基于内容的图像检索 (Content-Based Image Retrieval, CBIR)
3
一、绪 论
基本框架
4
一、绪 论
主要研究内容
特征提取
有效检索 用户接口
5
一、绪 论
国内外研究热点
图像低层特征的提取 基于区域的图像检索 图像语义特征的提取 高维索引技术 相关反馈技术 相关反馈与机器学习相结合
二次式距离 直方图相交法
L1 ( A , B )
n
a i bi
i 1
d qad ( A , B ) ( A B ) M ( A B )
T
d hi ( A , B ) 1
m in ( a , b )
i i i 1
n
10
二、基础知识和关键技术
常用评价准则
查准率(Precision)和查全率(recall)
7
二、基础知识和关键技术
形状
基于边界的表示方法
傅里叶描述符 (Fourier Shape Descriptors)
基于区域的表示方法
形状不变矩 (Moment Invariants)
8
二、基础知识和关键技术
纹理 统计法
灰度共生矩阵、对比度（contrast）、粗糙度 （coarseness）、方向性（directionality）等
17
( M i1 , M i 2 , M i 3 )
g
g
g
四、基于形状特征的检索算法
相似性度量
采用L1-norm距离来进行特征向量间的相似性度量 。 进一步两幅图像间的相似度距离可定义为
18
四、基于形状特征的检索算法
19
颜色直方图算法的主要思想：
首先将彩色图像转化为HSI作为处理的颜色 空间，并对颜色进行量化，提取颜色直方图；其 次，将图像特征高斯归一化，计算图像特征向量 的L1-norm距离和直方图相交法进行相似性度量， 并进行综合图像检索。
12
三、基于颜色特征的检索算法
颜色量化
本文将使用HSV颜色空间作为彩色图像 的色彩空间。根据色彩的不同范围和主观颜色 感知进行量化，将色调量化为8个级别，饱和 度和亮度分别量化为3个级别，将HSI空间划 分为8×3×3＝72个颜色区间，可以将三个分 量合并为一维特征向量C=9×H＋3×S＋I，则 C的取值范围为[0，71]，量化方式如下。
6
二、基础知识和关键技术
常用的低层视觉特征描述方法
颜色 全局颜色特征
颜色直方图 (color histogram) 颜色矩 (color moments) 颜色熵（color entropy）
空间颜色特征 颜色聚合矢量 (color coherence vector ) 颜色相关图 (color correlogram)
13
( M i1 , M i 2 , M i 3 )
g
g
g
三、基于颜色特征的检索算法
相似性度量
采用L1-norm距离来进行特征向量间的相似性度量 。 进一步两幅图像间的相似度距离可定义为
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三、基于颜色特征的检索算法
检索性能
15
四、基于形状特征的检索算法
不变矩
16
四、基于形状特征的检索算法