数字图像检索技术进展及其前景
大规模图像检索的技术与应用研究
大规模图像检索的技术与应用研究随着互联网时代的到来，图片的数量不断地增加。
这些图片来自个人的相册、社交媒体、新闻网站甚至是科学研究领域。
由于图片的数量不断增加，要想快速地找到所需的图片或者相似的图片就变得尤为重要，这就是大规模图像检索技术面临的问题。
本文将介绍大规模图像检索技术的应用、现状、挑战和未来发展方向。
一、应用大规模图像检索技术的应用广泛。
首先，它可以用于管理海量图片资源。
例如，对于一个摄影网站来说，网站上可能有上百万的图片，如何让用户快速找到自己感兴趣的图片是一个问题。
其次，大规模图像检索技术可以用于刑侦领域。
通过检索犯罪现场的图片和视频，可以帮助侦破案件、定罪量刑。
再次，大规模图像检索技术可以用于医学影像诊断。
通过对病历数据中的医学影像进行处理和分析，可以帮助医生更快地找到病因，进而确定最合适的治疗方案。
总而言之，大规模图像检索技术的应用范围非常广泛。
二、现状大规模图像检索技术目前已经取得了很大的进展，但是还存在一些问题。
首先，大规模图像检索技术需要具备快速高效的检索能力。
目前，常用的算法包括基于颜色、纹理和形状的检索算法。
其次，大规模图像检索技术需要具有良好的可扩展性。
随着图片数量的增加，检索时间会愈发显著，需要利用分布式计算和云计算等技术来加速检索。
此外，大规模图像检索技术还需要具有稳定的搜索效果，即对于同一张图片或同一组图片，检索结果应该是稳定的。
而目前的检索技术还难以满足这一要求。
三、挑战大规模图像检索技术还面临着一些挑战。
首先，由于图片数据是非常多样化的，包括各种不同的物体、场景和背景等各种因素，因此如何区分和比对这些图片是一个问题。
其次，对于特殊领域的图片数据，如医学图像、卫星图像等，传统的图像检索算法往往无法满足要求，需要专门的算法来进行处理。
此外，大规模图像检索技术还要面临着安全和隐私保护方面的挑战。
随着图像的广泛使用和传播，如何保护图像的安全和隐私显得尤为重要。
四、未来的发展方向未来的大规模图像检索技术将会走向深度学习。
图象检索进展与展望
图像检索的进展与展望摘要：随着计算机数据处理能力的提高和多媒体编码技术的进步，网络上的各类资源日益丰富，人们很容易在多媒体信息海洋中迷失方向，如何从中有效地检索有用信息是一个很关键和迫切的问题。
本文基于图像检索技术，阐述了图像检索的进展与展望。
关键词:图像检索；基于内容的图像检索；基于文本的图像检索技术；图像和语义的混合检索1 引言随着互联网的发展，越来越多的人接触到了更加方便，使用的数字媒体，如：数字照相机，摄象机，扫描仪等电子设备。
面对如此众多的多媒体内容，人们很容易在多媒体信息海洋中迷失方向，如何在浩如烟海的多媒体世界中找到自己所需要的信息成了迫切需要解决的问题。
目前，已经有不少的搜索引擎提供网络图像的检索服务，如Google、Ditto、PicSearch、Ixquick、Mamma、百度等。
2图像检索的进展2.1 基于文本的图像检索从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究就已开始，那时主要是基于文本的图像检索技术（Text-based Image Retrieval，简称TBIR），沿用了传统文本检索技术，回避对图像可视化元素的分析，而是利用文本描述的方式表示图像的特征，如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。
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，将图像分为动态图像、照片、图标、背景、艺术剪辑图、插图、壁纸、界面、成套图像8个一级类，下设数量不等的子类。
在图像数字化之前，档案管理者、图书管理员都是采用这种方式组织和管理图像。
早期的TBIR是手工对图像进行注释，工作量相当大，不可避免地会带来主观性和不精确性。
在Internet环境下的TBIR网页信息的自动采集和标引技术的索引方式有全文索引和关键词索引。
如Google，Yahoo和百度等搜索引擎所提供的图像检索服务，它们采用的都是TBIR技术．TBIR技术实现较简单，更符合人们检索习惯，由于这种搜索引擎可以利用成熟的关系数据库技术，减少许多对图像内容本身的复杂考虑，所以检索比较准确，而且速度很快。
大规模图像数据库检索技术研究
大规模图像数据库检索技术研究随着计算机图像处理和计算机视觉技术的不断发展，大规模图像数据库的应用越来越广泛。
图像数据库检索技术是计算机视觉和计算机图像处理领域的一个重要分支。
大规模图像数据库检索技术的研究是为了使计算机能够自动地提取和识别图像中的信息，并具备对大规模图像数据库进行高效检索的能力。
一、大规模图像数据库检索技术的背景和意义在现代社会中，图像数据库已经广泛应用于图像检索、匹配、分类、识别等领域。
特别是在人脸识别、视频监控、智能交通、医学图像处理等领域，大规模图像数据库的快速检索技术必不可少。
大规模图像数据库的应用越来越广泛，不断推动着计算机视觉和计算机图像处理领域的发展。
二、大规模图像数据库检索技术的基本原理大规模图像数据库检索技术通常采用的是基于图像特征的检索方法。
图像特征是指用来描述图像的、具有区分度的、可靠性高的、以及易于计算的一些特征。
在大规模图像数据库中，利用这些特征来描述和区分图像是非常有效和常用的。
目前大规模图像数据库检索技术常用的图像特征有SIFT特征，SURF特征，ORB特征等。
这些特征不仅能够准确地描述图像的局部特征，而且具有较高的鲁棒性和抗干扰能力，因此被广泛地应用于图像数据库检索。
三、大规模图像数据库检索技术的主要方法（一）基于局部特征的检索方法局部特征是指图像中的一些突出的点和区域，这些区域具有一定的独特性和稳定性。
基于局部特征的检索方法通过描述和匹配图像中的局部特征，找到与目标图像最相似的图像。
在这个过程中，主要采用的算法有SIFT描述符、SURF描述子等。
（二）基于颜色特征的检索方法颜色是影响图像感知性质的最重要因素之一，许多图像都可以通过它们的颜色特征进行较好的区分。
基于颜色特征的检索方法主要包括颜色直方图、颜色矩、小波变换等。
（三）基于深度学习的检索方法深度学习技术是近年来兴起的一种人工智能技术，能够从大量数据中学习到高层次特征。
基于深度学习的检索方法主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
图像检索的技术及其应用
图像检索的技术及其应用图像检索是一项通过计算机技术来实现对图像进行搜索、分类、管理等操作的技术，它可以方便地找到用户需要的图片，提高图像管理的效率和准确率。
随着计算机技术的不断进步和图像数据的不断增长，图像检索的应用也越来越广泛。
一、图像检索的原理图像检索是基于图像的内容特征来实现的，主要包括颜色、纹理和形状三个方面。
图像检索的原理是首先通过图像处理技术对图像进行特征提取，然后建立相应的图像特征库，最后根据用户输入的检索关键词进行匹配搜索。
具体的步骤包括以下几个方面：1.特征提取：对图像进行处理，提取图像中的关键信息，如颜色、纹理和形状等。
2.特征表示：将特征提取出来的信息转换为数学模型，并建立相应的图像特征库。
3.相似度度量：通过计算图像之间的相似度来判断它们的相似程度。
4.检索结果排序：根据相似程度进行排序，将相似度高的图像排在前面，方便用户进行查看。
二、图像检索的应用图像检索的应用非常广泛，涉及到许多领域，如图像搜索引擎、图像检索系统、医学图像检索、图像视频监控、智能家居等等。
下面分别介绍其中几个典型的应用：1.图像搜索引擎图像搜索引擎是一种非常流行的应用，通过输入关键词来搜索出符合条件的图片。
它可以用于网站的设计、广告的制作、和谐公安、卡通游戏等各种领域。
其中，国内知名的图像搜索引擎有百度图片和谷歌图片。
2.医学图像检索医学图像检索可以帮助医生快速准确地找到符合特定条件的医学图像，以便诊断和治疗疾病。
例如，对于CT图像，可以通过图像检索技术检索出与某种病灶相似的图像，从而提高诊断的准确度和效率。
3.图像视频监控图像视频监控是指通过不同的视频监控设备对特定区域进行监控，将监控到的视频流送到监控中心，并进行分析和识别。
图像检索技术可以帮助监控人员快速准确地找到特定的事件，如突然出现的火灾、车祸等，提高安全监控的效率和准确率。
三、图像检索的发展趋势目前，随着人工智能、深度学习和大数据技术的不断发展，图像检索技术也在不断提高和完善。
大数据时代的图像检索与分析技术研究
大数据时代的图像检索与分析技术研究近年来，随着大数据时代的到来，图像处理技术也得到了很大的发展。
尤其是图像检索与分析技术，已经成为人工智能领域中的重要分支之一。
本文将从大数据时代图像检索与分析技术的基本原理、应用场景和未来发展前景等方面进行探讨。
一、技术原理从技术上来说，图像检索与分析技术主要运用计算机视觉和机器学习的算法实现。
对于图像检索，首先需要将图像转化为数字化的数据，并对这些数据进行有意义的索引和描述。
传统的图像检索技术是基于手动标注的，需要人工标定图像中的物体和属性等信息，而这种方法具有局限性，因为它需要大量的人力和时间成本。
而现在基于大数据技术的图像检索技术已经不再需要人工标注，而是取而代之通过数据驱动的方法，让计算机根据现有的数据进行学习，从而得出图像中的物体和属性等信息。
在这个过程中，机器学习技术的发展起到了关键作用。
对于图像分析，目的是从图像中提取出有用的信息和特征，这些信息和特征可以用于识别、分类、跟踪等目的。
目前，常用的图像分析算法有卷积神经网络（CNN）和深度学习算法等。
这些算法可以模拟人类视觉系统，对图像中的各种复杂的物体进行识别和分类，从而获得更加准确的分析结果。
二、应用场景图像检索与分析技术可以应用于许多领域，包括安全领域、医疗领域、智能交通领域和教育领域等。
下面我来简单介绍一下这些应用场景。
在安全领域，图像检索和分析技术可以帮助人们识别和追踪犯罪嫌疑人和恐怖分子等。
比如，在机场的安检过程中，可以利用这些技术自动识别可疑物品或危险人物，并及时发出警报。
在医疗领域，图像检索和分析技术可以用于医疗影像的诊断和治疗。
例如，对CT、MRI等医学影像数据进行图像处理和分析，能够更加准确地定位病变位置和判断病变的性质，为医生的诊断和治疗提供更准确的参考依据。
在智能交通领域，图像检索和分析技术可以用于交通流量分析、交通事故预警和道路拥堵监测等。
例如，在城市的主干道设置交通监控摄像头，通过图像处理和分析技术，可以快速准确地获得道路的交通情况，为交通管理和规划提供科学依据。
医学图像检索技术研究及其应用分析
医学图像检索技术研究及其应用分析随着医疗技术和医学科学的发展，医学图像检索技术在临床医学中扮演越来越重要的角色。
医学图像检索技术涉及到工程学、计算机科学和医学科学等多个领域，因此这个领域非常复杂和有挑战性。
在本文中，我们将介绍医学图像检索技术的研究现状和应用。
一、医学图像检索技术的研究现状医学图像检索技术的研究可以追溯到20世纪80年代，当时主要是通过简单的文本关键字进行检索。
但随着医学学科的迅猛发展，传统的文本检索方法已经不能满足医学研究的需求了。
因此，医学图像检索技术应运而生。
目前，医学图像检索技术的研究涉及到以下几个方面：1、特征提取在医学图像检索中，特征提取是非常重要的一环。
目前，常用的特征提取方法包括基于边缘检测、主成分分析、小波变换等。
这些方法可以有效地提取出医学图像中的特征，从而提升图像检索的准确性和精度。
2、图像匹配图像匹配是医学图像检索技术的核心。
传统的图像匹配方法主要是基于相似度计算，但是由于医学图像具有复杂的纹理和结构，所以这些方法难以实现较高的检索准确性。
因此，近年来研究人员提出了新的医学图像匹配方法，如基于决策树、神经网络等。
3、自动分类自动分类是将医学图像进行自动分类，以便更好地进行检索。
目前，常用的自动分类方法包括基于特征、基于层次聚类、基于半监督学习等。
这些方法在提高医学图像检索效率和精度方面都有重要的作用。
二、医学图像检索技术的应用分析医学图像检索技术在临床医学中的应用非常广泛，可以帮助医生更快速地确定病情和诊断疾病。
以下是医学图像检索技术的几个应用方面：1、医学诊断医学图像检索技术可以使医生更快速地诊断疾病和判断病情的严重程度，从而更好地制定治疗方案。
例如，在肺癌的诊断方面，医学图像检索技术可以对患有肺癌的病人进行CT扫描，然后医生可以使用医学图像检索技术进行医学图像匹配，以便更快地诊断疾病。
2、手术规划医学图像检索技术可以帮助医生更好地进行手术规划。
例如，在脑部手术方面，医生可以使用医学图像检索技术获得病人的CT 扫描图像，然后使用医学图像匹配技术将手术区域进行标记和规划，从而在手术期间更好地保护重要神经组织。
基于图像处理技术的数字图书馆检索技术研究
基于图像处理技术的数字图书馆检索技术研究数字图书馆是一个为用户提供电子化文献服务的信息共享平台。
随着信息技术的飞速发展，越来越多的数字图书馆已诞生于网络之中。
这些数字图书馆总是能够提供大量的文本和图像信息，方便用户进行检索和浏览。
但是，由于文献量庞大，用户要找到自己需要的资源并不容易。
所以，如何通过图像处理技术实现数字图书馆检索技术的自动化处理和智能化，是数字图书馆建设中重要的研究课题。
一、数字图书馆的检索技术数字图书馆的目的是为用户提供文献检索，优化检索效率，提高检索的准确性。
现如今，常见的检索方式有两种，一种是关键词方式，一种是目录分类方式。
而这两种方式都有他们的缺陷。
关键词方式往往存在歧义和多义性，导致用户查找到的结果并不尽如人意；而目录分类方式虽能将文献分类并按次序排列，但通常需要%#$#t量的知识，以此才能获得良好的浏览效果。
在这种情况下，基于图像处理技术的数字图书馆检索方法应运而生。
二、基于图像处理技术的数字图书馆检索技术在数字图书馆中，尤其是在文献的展示方面，除了文本外，图像同样重要。
通过对图像进行处理，提取有用信息，能大大提高检索效率和准确性。
因此，基于图像处理技术的数字图书馆检索技术已被广泛应用。
1.图像的分类数字图书馆中的图像按照其表现形式和取代方式，可以分为两种类型：一种是以矢量图编码的线条图像，比如网格、流程图、气象图等；另一种是以位图编码的真实图像，比如自然景观、人物等。
这两种图像的特点不同，需采用不同的方法进行处理。
以位图编码的真实图像是一种特殊的图像，它受制于图片的取代方式。
图像的分类是基于取代方式，如分辨率、颜色空间、直方图等。
这些特征不仅能有效区分图像的不同类别，而且能够改善检索效果。
2.图像的处理数字图书馆中的图像往往包括复杂的景物和背景，通常需要对图像进行处理才能达到最佳的检索效果。
图像处理技术主要包括以下几个方面：1）预处理：为了使图像识别准确，常常需要先对图像进行预处理，包括噪声去除、失真矫正、颜色增强等。
计算机图像识别技术的现状和改进建议
计算机图像识别技术的现状和改进建议1. 引言1.1 介绍计算机图像识别技术的发展计算机图像识别技术是一种利用计算机视觉技术和人工智能算法对图像进行分析、理解和识别的技术。
随着计算机技术的不断发展，图像识别技术已经取得了巨大的进步。
从最初简单的边缘检测、颜色识别到如今的物体识别、人脸识别等复杂任务，计算机图像识别技术已经成为人工智能领域的重要分支之一。
计算机图像识别技术的发展可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始研究如何让计算机像人类一样“看到”图像。
随着深度学习和神经网络等算法的不断进步，计算机图像识别技术取得了突破性的发展。
如今，计算机图像识别技术已广泛应用于人脸识别、智能监控、医学影像分析等领域，为各行业带来了巨大的便利和效益。
随着人工智能技术的不断演进和应用需求的不断增加，计算机图像识别技术将继续发展壮大，为人类社会的进步和发展做出更大的贡献。
1.2 探讨现阶段计算机图像识别技术的应用范围现阶段计算机图像识别技术的应用范围非常广泛，涵盖了许多不同领域。
医疗领域是一个重要的应用领域之一。
医疗图像识别技术可以用于医学影像的自动分析和诊断，帮助医生准确快速地识别疾病病变。
智慧医疗领域也逐渐兴起，通过图像识别技术实现智能体征监测、智能病房管理等功能。
在交通领域，计算机图像识别技术被广泛应用于智能交通监控系统、智能驾驶辅助系统等方面。
这些系统可以通过识别交通标志、车辆、行人等信息，实现交通流量监测、交通事故预警等功能，提高交通安全性和效率。
零售行业也是计算机图像识别技术的重要应用领域之一。
通过智能货架、人脸识别支付等技术，实现对商品的实时监控和管理，提升购物体验和效率。
计算机图像识别技术的应用范围在不断扩大和深化，未来有望在更多领域发挥重要作用。
2. 正文2.1 现阶段计算机图像识别技术的主要方法1.传统机器学习方法：传统的图像识别方法主要包括特征提取、特征匹配和分类器等步骤。
特征提取通常采用SIFT、HOG等算法，特征匹配则利用模式识别技术进行匹配，最后通过分类器对图片进行分类识别。
数字图像处理的现状及其发展趋势
2020/10/29
3 . 2 图像压缩编码 作为通信、介质存贮、数据发送、多媒体计算 机等技术的关键环节, 图像压缩编码算法的研 究是信息技术中最活跃的研究领域之一.
2020/10/29
3.3 图像增强与恢复
图像增强是按照特定的要求突出一幅图像中的某些 信息, 同时削弱或去除某些不需要的信息处理方法, 其 主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来说, 以原来图像更适用, 它是为了某种应用目的去改善图 像质量, 使图像更适合于人的视觉特性或机器的识别 系统. 目前增强方法主要有直方图修改处理、图像平 滑化处理、图像尖锐化处理及彩色处理技术
2020/10/29
3 数字图像处理的主要研究进展
3.1 数字图像的采集与数字化 图像的采集是数字图像处理的第 1 步, 采集并不局
限于对人眼视觉功能的模仿, 更是对人类认识、分析 手段的拓展. 在医学、天文学、自动字体识别、机器 视觉、军事识别、指纹自动处理和血样分类处理等多 个方面都不同程度地运用了图像提取技术.
数字视频处理技术的现状 及其发展趋势
大纲
1. 引言 2. 特点 、优点及处理过程 3.主要研究进展 4.存在的问题及未来方向
2
1. 引言
数字图像处理是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,起源于20世纪20年代,目 前已广泛地应用于科学研究、工农业生产、生物医学 工程、航空航天、军事、工业检测、机器人视觉、公 安司法、军事制导、文化艺术等,已成为一门引人注 目、前景远大的新型学科,发挥着越来越大的作用.数 字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期, 早期的图像处理的目的是改善图像的质量,以人为对 象,以改善人的视觉效果为目的。
基于深度学习的图像检索技术的最新进展
基于深度学习的图像检索技术的最新进展深度学习技术在图像领域的应用广泛已被证明。
图像检索技术便是其中之一。
基于深度学习的图像检索技术已有较长时间的发展历程，在过去几年中又出现了许多新的研究成果。
这些新的研究成果旨在提高图像检索的效率和准确性。
传统的基于内容的图像检索在大量数据量的情况下会出现效率低下和准确性下降的情况。
基于深度学习的图像检索技术能够更好地解决这些问题。
深度学习的主要优势是能够训练稠密特征向量，为相似性计算提供更多的信息。
与传统的手工特征提取器相比，深度特征的准确性明显更高。
然而，基于深度学习的图像检索技术中还有一些存在的问题。
其中之一是泛化能力的问题。
当训练与测试数据不同时，由于过拟合现象的出现，性能会降低。
此外，基于深度学习的方法容易受到类内变化、图像噪声和不完整标注的干扰。
因此，近年来的一个研究方向是基于深度学习的图像检索技术中的泛化问题。
该方向包括数据扩充、训练好的神经网络的完善、元学习和可视化解释等技术。
一方面，数据扩充的方法可能包括水平翻转、旋转或剪切等方式来增强图像数据的多样性。
此外，深度神经网络的改进也会对泛化能力的提高提供帮助。
另一方面，元学习作为一种关键的技术可以通过将模型训练成自适应模型，自动预测测试时应对的任务类型。
最后，可视化解释可以用于了解哪些神经节点对图像检索最有贡献，从而为模型设计和模型改进提供帮助。
在图像检索中，已经出现了一些基于深度学习的方法，例如CNN-MRF模型。
该模型在全局和局部特征之间建立了关联性，使检索结果更加准确。
但是，该方法需要大量的计算和存储资源，同时还需要更多的调试和实验。
另一种基于深度学习的图像检索技术是从大规模数据集中获取分类信息。
该方法能够自动获得大量的类别，然后通过工具箱实现深度学习。
这一方法在训练中需要大量的计算和存储资源，但它很有效地解决了图像检索中的泛化问题。
总之，基于深度学习的图像检索技术已经有了很大的发展和创新。
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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。
2.2 QBIC系统
QBIC 是IBM Almaden 研究中心开发的基于内容的图像检索系统，这是目
前应用最广泛的图像检索系统[4]。QBIC提供了颜色属性、形状属性两种属性的
检索功能，其检索效率非常高。除基于内容特性的检索外，QBIC还提供辅以文
本的查询手段。
2.3 Webseek图像检索系统
Webseek是由哥伦比亚大学研制开发的面向WWW的文本和图像的搜索引
擎，它充分利用图像与区域之间的空间关系，从压缩域中提取视觉特征。WebSeek
采用代理自动搜索可视信息并对其进行分类，目前已分类的图像有66万多幅，
形成了一个极富创新性的图像目录，主题分类是它的主要优点。
2.4 Visual Retrieval Ware系统
Visual Ret rievalWare是由Excalbur提供的查询系统之一，它是一个特别高
级以及高效的检索工具。Excalbur提供包括基于形状、颜色、颜色结构、纹理、
亮度结构和纵横比在内的几种图像属性检索方法。然而需要指出的是，当主要用
形状属性来检索时，得到的结果有可能会毫无关联。所以，要注意图像的形状相
似性与该图像中物体之关系这个相当重要的一环。
3 图像检索技术的应用前景
随着计算机技术的飞速发展，图像检索技术的应用越来越广泛。
3.1 图像检索技术在数字图书馆建设中的应用前景
作为知识经济的重要载体，数字图书馆将成为未来社会的公共信息中心和枢
纽，数字化将是未来图书馆的发展方向。它可以通过各种多媒体媒介终端，比如
时下流行的各种智能手机，各种平板电脑瞬时发布和传播大量文献资源的相关信
息，对大众进行“引导”或“导航”。进而牵引着文化的交流以及触动其正向发展。
3.2 数字图像检索技术在生活中的应用前景
未来的互联网是多媒体数据的时代，图像、视频将很快取代文本成为互联网
上主要的信息。多媒体检索将取代文本检索，图像检索将悄然地走进我们的生活。
随着数码相机的普及和扫描仪进人家庭，越来越多的家庭将家庭相册存入了计算
机，这样有一个很大的好处就是方便检索。它还可供医学临床、教学和研究使用
的医学图像数量以指数速度膨胀。随着现代化医院信息系统的发展，电子病历将
成为不可缺少的组成部分，基于Internet的全球虚拟病历系统已在开发中，等到
此项目完成，到地球上任何地方旅行的人发病时可以通过网络调出自己的病历。
3.3 数字图像检索技术在其他特殊方面的应用前景
比如眼下就有很多的图像应用系统，像表面检测系统、印钞检测系统、电子
组装检测系统、质量检测系统、测量系统、智能视觉检测系统、印刷检测系统、
烟草制造检测系统、包装检测系统、复杂工业对象视觉在线监测系统、自动识别
系统、汽车制造监测系统、机器视觉车牌检测系统、生物识别系统、保安监控系
统、机器视觉医疗检测系统、光学检查系统等。以上所有这些应用系统的设计，
大多涉及不止一种数字图像技术，难度很大，然而当今社会全球化、信息化、智
能化的趋势也对数字图像应用系统的设计提出了更高的要求。所以这样看来，数
字图像处理技术的明天也就有着更大的发展空间。
4 结论
随着计算机网络技术的飞速发展，要想大幅度图像检索效率，我们应在传统
的基于文本的图像检索技术的基础上，加强对基于内容的图像检索技术进行研
究，寻求一种与人的感知更为符合的图像特征描写方法。这需要建立更为真实的
人的感知模型，并利用该模型指导图像内容特征描写的建立，然后建立更为有效
的算法性能评价准则和内容丰富的标准图像测试，而且将底层特征与高级语义从
某种程度上结合起来，这是一个漫长的过程。
【参考文献】
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3：83-87.
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8：12-17.
[4]Buchberger B，Collins G E.Computer Algebra Symbolic and Algebraic
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