基于内容的图像检索
基于内容的图像检索技术
第 期 ２０ｏ８年１月 计算机技术与发展
ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＴＥＣＨＮＯＬＣ￣Ｙ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬ０ＰＭ匮ＮＴ Ｖｌ０１．Ｉ８ Ｎｏ．１ Ｊａｎ．２００８
基于内容的图像检索技术
徐庆，杨维维，陈生潭
（西安电子科技大学机电工程学院，陕西西安７１００７１）
摘要：随着多媒体技术的迅速发展，传统的基于关键字的信息检索技术已逐渐不能满足要求，因此，基于内容的图像检
索技术成为当今的一个研究热点。介绍了基于内容图像检索系统的基本组成。综述了基于颜色、纹理、形状、语义等图像
检索技术的主要方法。分析和比较了现有的各种图像检索技术的方法。讨论了相关反馈技术、检索性能的评价等ＣＢＩＲ
研究中的关键问题。同时指出了ＣＢＩＲ研究中存在的问题，以及未来的发展趋势和研究方向。 关键词：基于内容的图像检索；多媒体技术ｉ特征；相关反馈
中圈分类号：ＴＰ３９１．３；Ｇ３５４。４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３—６２９Ｘ（２ｏ０８）０１—０１２６—０３
Ｃｏｎｔｅｎｔ‘＿。Ｂａｓｅｄ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＸＵ Ｑｉｎｇ，ＹＡＮＧ Ｗｅｉ—ｗｅｉ，ＣＨＥＮ Ｓｈｅｎｇ—ｔａｎ
（Ｓｅｌｘ￣ｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｍｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉｄｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ ７１００７１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｒａｐｉｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｔｅｅｈｎｏｋ￣，ｙ ｏｆ ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ，ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｋｅｙｗｏｒｄｓ ａｒｅ
ｒｉｏｔ ｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔ，ｃｏｎｔｅｎｔ—ｂａｓｅｄ．帅ａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ（ＣＢＩＲ）ｈａｓ ｂｅｅｎ＆ｒｌ ａｃｔｉｖｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｔｏｐｉｃ．Ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏｆ ｃｏｎｔｅｎｔ—ｂａｓｅｄ ｉｍａｇｅ ｒｅ． ｔｒｉｅｖａｌ ｓｙｓｔｅｍ ａｌ＇ｅ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｉｍａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｌｏｒ，ｔｅｘｔｕｒｅ，ｓｈａｐｅ ａｎｄ ｓｅｍａｎｔｉｃ ａｔｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ａｎａｌｙｚｅｄ ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｅｄ． Ｓａｍｅ ｋｅｙｍｅｔｈｏｄｓ ｓｕｃｈ ａｓｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｃｅｆｅｅｄｂａｃｋ，ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｅｖａｌｕａｔ￣ｎａｎｄ ＳＯ Ｏｎ ０２＂８ ａｌｓｏ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｆ１ ｎ ｅｖａｋｍｔｉｎｇｔｈｅｍ．ｈａｖｅ
主动学习在基于内容的遥感影像检索中的应用
第２７卷第１Ｏ期 ２０１０年ｌ０月 计算机应用与软件 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｖ０１．２７ Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ．２０１０
主动学习在基于内容的遥感影像检索中的应用
李 （山东艺术学院 政 山东济南２５００１４）
摘要 提出一种集成主动学习和支持向量机的学习算法并应用于基于内容的图像检索。首先在相关反馈过程中结合样本不确 定性与减小样本间冗余度的采样策略选择样本进行类别标记组成样本集训练支持向量机分类器，然后利用得到的分类器进行图像 检索，直至用户满意为止。基于遥感影像的实验表明，算法能够提高基于内容的图像检索的效率和性能。 关键词 基于内容的图像检索 支持向量机主动学习 变型空间 相关反馈
ＡＰＰＬＩＣＡＴＩｏＮ ｏＦ ＡＣＴＩＶＥ ＬＥＡＲＮＩＮＧ ＩＮ ＣｏＮＴＥＮＴ．ＢＡＳＥＤ ＲＥＭＯＴＥ ＳＥＮＳＩＮＧ ＧＥ ＲＥＴＲⅢＶＡＬ
Ｌｉ Ｚｈｅｎｇ （Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ａｒｔ Ｓｃｈｏｏｌ，Ｊｉｎａｎ ２５００１４，Ｓｈａｎｄｏｎｇ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅ ｔｈｅｓｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａ ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｈａｔ ｃｏｍｂｉｎｅｓ ｂｏｔｈ ａｃｔｉｖｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｎｄ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ ｔｏ ａｐｐｌｙ ｔｏ ｃｏｎｔｅｎｔ—ｂａｓｅｄ ｉｍａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａ１．Ａｔ ｆｉｒｓｔ，ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｃｅ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｐｒｏｃｅｓｓ ｔｈｅ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｗｈｉｃｈ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｓ ｓａｍｐｌｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ｗｉｔｈ ｓａｍ－ ｐｌｅ ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｉｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ｓａｍｐｌｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｌａｂｅｌｉｎｇ ｔｏ ｃｏｎｓｉｓｔ ｓａｍｐｌｅ ｓｅｔｓ ｔｏ ｔｒａｉｎ ｔｈｅ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ．Ｔｈｅｎ ｃｏｎｔｅｎｔ—ｂａｓｅｄ ｉｍａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｉｓ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｕｔ ｂｙ ｔｈｅ ｔｒａｉｎｅｄ ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ ｔｏ ｓｔｒｉｖｅ ｆｏｒ ｕｓｅｒ ｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｗｉｔｈ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｍａｇｅｓ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｎｔ—ｂａｓｅｄ ｉｍａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａ１． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｃｏｎｔｅｎｔ—ｂａｓｅｄ ｉｍａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ Ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅ Ａｃｔｉｖｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｖｅｒｓｉｏｎ ｓｐａｃｅ Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ ｆｅｅｄｂａｃｋ
基于内容的图像检索在智能监控系统中的应用
第３３卷
ＶｏＬ３３ 第１０期
Ｎｏ．１ｏ 计算机工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ２００７年５月
Ｍａｙ ２００７
・博士论文・ 文章编号：ｌ００Ｉ卜＿３４２８（２０ｏ７）ｌ０－＿＿００ｌ３—０３ 文献标识码：Ａ 中圈分类号：ＴＰ３９ｌ
基于内容的图像检索在智能监控系统中的应用
石跃祥１，２ Ｂ．Ｂｅｎｈａｂｉｂ。，蔡自兴
（１．湘潭大学信息工程学院，湘潭４１１１０５；２．多伦多大学机械与工业工程系，加拿大安大略湖Ｍ５Ｓ ３Ｇ８；
３．中南大学信息科学与工程学院，长沙４１００８２）
摘要：针对基于内容的图像检索与识别在智能监控中应用的问题，建立了基于区域划分的颜色链码，利用图像颜色的区域特征值来构成
一个区域与整体的特征描述，并将它应用到捕获图像的识别。捕获的图像，通过梯度特征对来定位与检测，对获取的脸部图像进行链码特
征匹配与识别，并将计算结果作为监控系统的判断与决策依据。运用这一方法的监控系统，提高了监控系统的辨别对象能力，拓展了智能
监控研究领域。
关健词：智能监控；图像检索；基于内容的图像检索
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ０ｆ Ｃｏｎｔｅｎｔ－ｂａｓｅｄ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ
ｉｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｍｏｎｉｔｏｒ Ｓｙｓｔｅｍ
ＳＨＩ Ｙｕｅｘｉａｎｇ ．一，Ｂ．Ｂｅｎｈａｂｉｂ ，ＣＡＩ Ｚｉｘｉｎｇ
（１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＸｉａｎｇｔａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｎｇｔａｎ ４１１１０５；２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌ ａｎｄＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｔｏｒｏｎｔｏ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｏｎｔａｒｉｏ，Ｃａｎａｄａ Ｍ５Ｓ ３Ｇ８；３．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｅｎｔｒａｌ Ｓｏｕｔｈ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ ４１００８２）
基于内容的图像检索系统的研制
科技值息 ０计算机与网络信息技术Ｏ ＳＣＩＥＮＣＥ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ２００６年第１期
基于内容的图像检索系统的研制
李
（佛山科技学院计算机系 娅
广东佛山５２８０００）
摘要：基于内容的图像检索是一个较新的发展领域。本史从基于内容的图像检索系统的实现方法，系统结构和检索过程三个方面介绍了一 个具体的图像检索系统研制开发过程，对系统实现中的关键技术图像特征的提取与检索，提出了相应的解决方案。研究工作为图像检索方面的 研究提供了良好的技术依据。 关键词：图像检索；欧氏距离；颜色直方囤 Ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ Ｉｍａｇｅ Ｓｅａｒｃｈ Ｓｙｓｔｅｍ Ｂａｓｅｄ Ｏｎ Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｌｉ Ｙａ （Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｆｏｓｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉ姆，Ｆ０ｓＩＩ明，５２舳ｏ０） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ｉｍａｇｅ ｓｅａｒｃｈ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｎｔｅｎｔ ｉｓ ａ ｋｉｎｄ ｏｆ ｎｅｗ ｆｉｅｌｄ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｓｅａｒｃｈ ｓｙｓｔｅｍ，ｓｙｓｔｅｍ ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ，ｒｅ— ｔｒｉｖｉｎｇ。ａ ｃｏｎｃｒｅｔｅ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｌｓｏ ｄｉｓｃｕｓｓｅｓ ｔｉｍ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｂｏｕｔ ｆｅａｔｕｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｔｒｉｖｉｎｇ，Ｏｕｒ ｓｔｕｄｙ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａ ｇｏｏｄ ｗａｙ ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｓｅａｒｃｈ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅ ｓｅａｒｃｈ，Ｅｄ，ｃｏｌｏｒ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ
随着多媒体技术因特网络的迅速发展，图像来源不断扩大，大容 量高速存储系统为图像的海量存储提供了基本保障，各行各业对图像
的使用越来越广泛，图像信息资源的组织、管理和检索显得日益重要。
基于内容的图像检索的视觉特征
３６ 福建电脑 ２００７年第４期
基于内容的图像检索的视觉特征 俞基标，孙君顶，张芳 （河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作４５４０００） 【摘要】：本文简要介绍了基于内容的图像检索技术及其特点，重点论述了基于内容的图像检索中的常用关键技术一图 像视觉特征的描述和提取。 【关键词】：图像检索；特征；相关反馈 １．引言 我们知道图像工程的内容非常丰富．根据抽象程度和研究 方法等的不同可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理 解。而图像工程是既有联系又有区别的图像处理、图像分析及图 像理解三者的有机结合．另外还包括对它们的工程应用。 图像处理包括很多方面，当然也包括图像检索技术。近年来， 随着多媒体技术和因特网的快速发展．基于内容的图像检索已 经成为一个研究热点．出现了ＩＢＭ公司的ＱＢＩＣ、ＭＩＴ的Ｐｈｏｔｏ． Ｂｏｏｋ系统、以及哥伦比亚大学的ＶｉｓｕａｌＳｅｅｋ系统等．并成为多 媒体数据库、数字图书馆、网上浏览检索和网络信息安全等重大 项目中的关键技术。基于内容的图像检索（ＣＢＩＲ．Ｃｏｎｔｅｎｔ—Ｂａｓｅｄ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｔｒｉｅｖａ１）．是指直接根据图像媒体对象内容进行的各种特 征检索．它能从数据库中直接的找到具有指定特征或含有特定 内容的图像，它区别于传统的基于文本的图像检索技术ｒ如百度， Ｃｏｏ＃ｅ等１，融合了图像理解、模式识别、数据库等技术，具有如下 特点： ｆｌ１直接从图像媒体内容中提取信息线索。它突破了传统的 基于表达式检索的局限，直接对图像进行分析和抽取特征。利用 这些描述图像内容的特征来建立索引 ｆ２１基于内容的图像检索实质上是一种近似匹配的技术。在 数据库中．需使用模式识别的方法对图像库中的图像按不同索 引特征分类。在检索过程中．它采用某种相似性度量对图像库中 的图像进行匹配．以获得查询结果。 ｆ３１特征提取和索引的建立，可由计算机自动实现，避免了人 工描述的主观性．也大大减少了工作量 ｆ４１基于内容的图像检索的整个过程是一个逐步逼近和相 关反馈的过程。在基于内容的图像检索系统中，应具有很强的交 互能力，用户参与整个检索的过程．它是图像数据库的一个重要 方面。交互性增加了用户表述查询、评价查询结果和基于这些评 价上进一步检索的能力．是一个闭反馈结构 基于内容的图像检索的目的就是为了解决图像数据库与用 户需求的匹配和选择问题。它的出现是为了解决问题．适应新的 要求．给计算机和网络的发展带来一个新的领域．并且能够提供 给用户一个方便的检索工具 一个基于内容的图像检索系统的框架结构图如下所示： 执行童 Ｈ 髓 ③ 检童 用户 ２．图像视觉特征的描述和提取 基于内容的图像检索的优点使得它能够快速的发展．但在 进行图像检索系统设计的时候．对于图像视觉特征的检索有三 个关键技术：恰当的图像特征选择、有效的特征提取方法和准确 的特征匹配算法。图像视觉特征占据着重要的地位，对图像检索 的结果，有着直接的影响。 ２．１颜色特征 颜色特征是在图像检索中应用最为广泛的视觉特征．与其 它特征相比，颜色特征非常稳定，对图像本身的尺寸、方向、视角 的依赖性较小，从而具有较高的稳健性。图像颜色特征的表达包 括了几个问题：①由于存在许多不同的颜色色彩空间，对不同的 具体应用．需要选择合适的颜色色彩空间来描述图像颜色特征： ②需要采用一定的量化方法将颜色特征表达为向量的形式，这 样才能进行相似度比较；③还要定义一种相似度（距离１标准用 来衡量图像之间在颜色上的相似性。 颜色特征是图像最直观而明显的特征。用于表达图像颜色 特征有颜色直方图（Ｃｏｌｏｒ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）、颜色矩Ｃｏｌｏｒ Ｍｏｍｅｎｔｓ１、颜 色集（Ｃｏｌｏｒ Ｓｅｔｓ１、颜色聚合向量（Ｃｏｌｏｒ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｖｅｃｔｏｒ）以及颜色 相关图（Ｃｏｌｏｒ Ｃｏｒｒｅｌｏｇｒａｍ）等表示方法。但是在许多图像检索系 统中广泛采用的都是颜色直方图．它所描述的是不同色彩在整 幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置．既 无法描述图像中的对象或物体．特别适用于那些难以进行自动 分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像 颜色直方图可 以基于不同的颜色空间和坐标系 最常用的颜色空间是ＲＧＢ色 彩空间．原因在于大部分的数字图像都是用这种颜色空间表达 的。然而，ＲＧＢ空间结构不符合人们的颜色相似性判断。因此，基 于ＨＳＶ空间、ＨＩＳ空间、Ｌｕｖ空间和Ｌａｂ空间的颜色直方图就提 出来了，其中ＨＳＶ空间是直方图最常用的颜色空间。它的三个分 量分别代表了色彩Ｈｕｅ１、饱和度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）￣值（Ｖａｌｕｅ１。 ２．２纹理特征 图像可以看成是不同纹理区域的组合．纹理通常定义为图 像的某种局部性质．或是对局部区域中像素之间关系的一种度 量。 纹理特征是一种不依赖于颜色或亮度的反映图像中同质现 象的视觉特征，是所有物体表面共有的内在特性。纹理特征包含 了物体表面结构组织排列的重要信息以及它们与周围环境的联 系。纹理描述的难点就在于它与物体的形状间存在密切的关系． 千变万化的物体形状与嵌套式分布使纹理的分类变得十分困 难。 纹理特征对模式识别和计算机视觉等领域都具有重要的意 义 早在７Ｏ年代初．Ｈａｒａｈｃｋ等人提出了纹理特征的共生矩阵 （Ｃｏ ＯＣＣｕＩＴｅｎｃｅ Ｍａｔｒｉｘ）表示法．即利用纹理在灰度级的空间相关 性 首先根据图像象素间的方向和距离构造一个共生矩阵．再从 中提出有意义的统计数据作为纹理的特征表示：通常使用的纹 理特征主要有能量、熵、相关性和惯性。该方法的主要缺陷是这 些统计特征没有和人在视觉上对纹理特征的感知之同建立对 应。因此，基于人类对纹理的视觉感知心理学角度，Ｗａｍｕ￣ａ等人 提出了纹理特征的表达，这些特征包括：粗糙度（Ｃｏａｒｓｅｎｅｓｓ）、对比 度（Ｃｏｎｔｒａｓｔ）、方向度（Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｉｔｙ１、线像度Ｌｉｎｅｌｉｋｅｎｅｓｓ）、规整度 （Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｙ）￣粗略度Ｒｏｕ小ｎｅｓｓ）。其中最重要的特征是纹理的粗 糙度、对比度和方向度 在最近２Ｏ年中有大量的研究集中在应 用随机场模型表达纹理特征．Ｍａｒｋｏｖ随机场（ＭＲＦ）模型取得了 很大成功．其典型的应用是自回归纹理模型（ＳｉｍｕｌｔａｎｅＯＵＳ Ａｕ． ｔｏ ＲｅｇｒｅＳＳｉｖｅ，或ＳＡＲ） 还有一种常用的纹理分析和分类方法是 小波变换（Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）小波变换表示的纹理特征，，可以用 每个波段的每个分解层次上能量分布的均值和标准方差。Ｇａｂｏｒ
基于内容的医学图像检索中的相关反馈技术
２８卷１期 ２００９年２月 中 国 生物 医 学 工 程学报 Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｖ０１．２８ Ｎｏ．１ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ２００９
基于内容的医学图像检索中的相关反馈技术
沈 晔 夏顺仁 李敏丹
（浙江大学生物医学工程与仪器科学学院教育部生物医学工程重点实验室，杭州 ３１００２７） ０（中国计量学院信号与信息处理系，杭州３ｌｏｏｉｓ）
摘要：建立一个高效、准确的医学图像检索系统是目前具有挑战性的任务。由于相关反馈（ＲＦ）技术有效地解决 了“语义鸿沟”，成为基于内容的医学图像检索系统中提高检索性能的关键技术。文中根据ＲＦ算法采用的检索模 型，从基于距离度量的模型、基于概率统计分类模型和基于机器学习模型三个方面，对有代表性的算法进行了分 析与评价，并重点分析了基于机器学习的ＲＦ算法。最后对医学图像检索中ＲＦ技术的发展进行了展望。
关键词：基于内容的医学图像检索；语义鸿沟；相关反馈；机器学习；小样本
Ａ Ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ Ｆｅｅｄｂａｃｋ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｉｎ Ｃｏｎｔｅｎｔ－ｂａｓｅｄ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ
ＳＨＥＮ Ｙｅ ， ＸＩＡ ＳｈａｎｏＲｅｎＨ ＬＩ Ｍｉｎ．Ｄａｎ２
（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆＢｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ＆＆ｏｃｅ，Ｔｈｅ Ｋｅｙ ＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＢｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｏｃｅｒｉｎｇ ｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００２７） （Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆＳｉｇｎａｌ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ Ｊｉｌｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００１８）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｆｏｒ ｓｉｍｉｌａｒ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅｓ ｉｎ ｄａｔａｂａｓｅｓ ｉｓ ａ ｃｈａｌｌｅｎｇｉｎｇ ｔａｓｋ． Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ ｆｅｅｄｂａｃｋ（ＲＦ），ａ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｂｒｉｄｇｅ“ｓｅｍａｎｔｉｃ ｇａｐ”ａｎｄ ｂｏｏｓｔ ｉｍａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，ｈａｓ ｂｅｃｏｍｅ ａ ｋｅｙ ｐａｒｔ ｏｆ ｃｏｎｔｅｎｔ—ｂａｓｅｄ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ（ＣＢＭＩＲ）．ＲＦ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｃａｎ ｂｅ ｃａｔｅｇｏｒｉｚｅｄ ｉｎｔｏ ｔｈｒｅｅ ｃｌａｓｓｅｓ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ
面向基于内容图像检索的图像感知Hash
第１８卷第４期 ２０１２年８月 上淫戈 报（自然科学版） ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＳＨＡＮＧＨＡＩ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＮＡＴＵＲＡＬ ＳＣＩＥＮＣＥ） Ｖｏｌ＿１８ Ｎｏ．４ Ａｕｇ．２０１２
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００７－２８６１．２０１２．０４．００２
面向基于内容图像检索的图像感知Ｈａｓｈ
裴蓓， 王朔中， 倪丽佳
（上海大学通信与信息工程学院，上海２０００７２）
摘要：提出一种建立在ＨＳＶ空间颜色分类和形态特征基础上的图像Ｈａｓｈ方法，用于图像检索．将图像尺寸规格化， 并根据ＨＳＶ空问中各分量的取值范围，将像素归为ｌｌ类，在各类颜色成分中提取亮度、大小、形态等特征，加权得到 Ｈａｓｈ值以构成图像库的索引表，从而实现基于内容的图像检索（ｃｏｎｔｅｎｔ—ｂａｓｅｄ ｉｍａｇｅ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，ＣＢＩＲ）．与其他方法相比， 用该方法提取的图像特征除颜色外还包含形态特征，能较好地体现图像内容．实验结果表明，该方法具有良好的性能． 关键词：ＨＳＶ颜色空间；图像Ｈａｓｈ；基于内容的图像检索 中图分类号：ＴＰ ３９１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００７－２８６１（２０１２）０４－０３３５－０７
Ｃｏｎｔｅｎｔ－Ｂａｓｅｄ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ Ｕｓｉｎｇ Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ Ｉｍａｇｅ Ｈａｓｈｉｎｇ
ＰＥＩ Ｂｅｉ， ＷＡＮＧ Ｓｈｕｏ－ｚｈｏｎｇ， ＮＩ Ｌｉ—ｊｉａ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０００７２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｓ ａ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ｉｍａｇｅ ｈａｓｈｉｎｇ ｔｏ ｂｅ ｕｓｅｄ ｉｎ ｃｏｎｔｅｎｔ—ｂａｓｅｄ ｉｍａｇｅ
ｒｅｔｒｉｅｖａｌ（ＣＢＩＲ）．Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｃｏｌｏｒ ａｎｄ ｓｈａｐｅ／ｐａｔｔｅｒｎ ｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｉｓ
基于内容的Web图像检索系统设计与实现
第３卷第３期 ２０１０年６月 清远职业技术学院学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｑｉｎｇｙｕａｎ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ Ｖｏ１．３．Ｎｏ．３ Ｊｕｎｅ．２０１０
基于内容的Ｗｅｂ图像检索系统设计与实现
连丽平 傅洪亮 陈志强
（河南工业大学信息科学与工程学院河南郑州４５０００１）
摘要：基于内容的图像检索主要是根据图像的颜色、纹理和形状等特征进行图像信息查询的检索。本文首先介绍 了基于内容的图像检索的系统结构，重点讨论了特征提取技术及ｓｐｉｄｅｒ技术，并针对具体的数据库，建立了一个利用 颜色和纹理的综合特征的Ｗｅｂ图像检索系统，与采用单一颜色特征检索进行了比较，最后对实验结果进行了分析和讨 论。结果表明该系统具有较好的检索效果，排序结果更为合理。 关键词：Ｗｅｂ图像检索；颜色特征；纹理特征；Ｓｐｉｄｅｒ 中图分类号：ＴＰ３９１．３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７４－４８９６（２０１０）０３—００３３—０３
１ 引言 近年来，伴随着信息化社会的到来，多媒体
高速发展，以图像为主的多媒体信息也急剧增加。
如何准确、快速地从大量的互联网图像库中找出
所需要的图像，成为许多研究者急需解决的一个
重要课题。现有的图像搜索引擎大部分是通过文
字表达来进行检索的，而图像的信息以及查询要
求不能用文字充分、合理的描述，所以检索效率
和精度非常低。ＣＢＩＲ技术的产生合理地解决了这
个问题。基于内容的图像检索（ＣＢＩＲ）是指直接根据
图像的颜色、纹理、形状等特征进行图像信息查
询的检索ｌ】１。新一代互联网上的多媒体搜索引擎也
是以ＣＢＩＲ技术为基础的。由此，本文设计了一种
基于颜色和纹理特征的ｗｅｂ图像检索系统，通过
与示例图片的内容特征匹配搜索出所需要的图片。
２图像检索系统模型
Ｗｅｂ环境下基于内容的图像检索系统主要由
库生成子系统和查询子系统构成，前者通常以离
线的方式工作，后者则主要完成在线的图像检索。
Ｗｅｂ图像检索的一般过程为：首先通过库生
基于内容的图像检索在电子商务中应用初探
电孑商务 私匙 ｐｒｉｖａｔｅ ｂｙｔｅ［】ｇｅｔＤｉｇｅｓｔ（Ｓｔｒｉｎｇ ｍｅｓｇ）ｔｈｒｏｗｓ Ｅｘｃｅｐｔｉｏｎ｛／／生 成摘要 ＳＨＡＩＤｉｇｅｓｔ ｄｉｇＥｎｇ＝ｎｅｗ ＳＨＡＩＤｉｇｅｓｔ０； Ｂｙｔｅ［］ｍｅｓｇＢｙｔｅｓ＝ｍｅｓｇ．ｇｅｔＢｙｔｅｓｏ； ｄｉｇＥｎｇ．ｕｐｄａｔｅ（ｍｅｓｇＢｙｔｅｓ ０ ｍｅｓｇＢｙｔｅｓ．１ｅｎｇｔｈ） ｂｙｔｅ［】ｄｉｇｅｓｔ＝ｎｅｗ ｂｙｔｅ［ｄｉｇＥｎｇ ｇｅｔＤｉｇｅｓｔＳｉｚｅ（）】； ｄｉｇＥｎｇ．ｄｏＦｉｎａｌ（ｄｉｇｅｓｔ ０） ｒｅｔｕｒｎ ｄｉｇｅｓｔ ｝ ｐｕｂｌ ｉｃ ｂｙｔｅ［】ＲＳＡＳｉｇｎ（ｂｙｔｅ［】ｔｏＳｉｇｎ）ｔｈｒｏｗｓ Ｅｘｃｅｐｔｉｏｎ／／使用 ＲＳＡ私匙签名 ｛ ｉｆ（ＲＳＡｐｒｉｖＫｅｙ＝：ｎｕｌＩ） ｔｈｒｏｗ ｎｅｗ Ｅｘｃｅｐｔｉｏｎ（”Ｇｅｎｅｒａｔｅ ＲＳＡ ｋｅｙｓ ｆｉ ｒｓｔ！”）： ＳＨＡＩＤｉｇｅｓｔ ｄｉｇ＝ｎｅｗ ＳＨＡＩＤｉｇｅｓｔｏ： ＲＳＡＥｎｇｉｎｅ ｅｎｇ＝ｎｅｗ ＲＳＡＥｎｇｉｎｅｎ ＰＳＳＳｉｇｎｅｒ ｓｉｇｎｅｒ：ｎｅｗ ＰＳＳＳｉｇｎｅｒ（ｅｎｇ，ｄｉｇ ６４） ｓｉｇｎｅｒ ｉｎｉｔ（ｔｒｕｅ ＲＳＡｐｒｉｖＫｅｙ）： ｓｉｇｎｅｒ ｕｐｄａｔｅ（ｔｏＳｉｇｎ，０，ｔｏＳｉｇｎ ｌｅｎｇｔｈ）； ｒｅｔｕｒｎ ｓｉｇｎｅｒ．ｇｅｎｅｒａｔｅＳｉｇｎａｔｕｒｅ（）： ｝ ｊ 五、结论 移动支付是移动电子商务发展的瓶颈之一，而安全是支付中 必须首先解决的问题。随着时间的推移、技术的进步以及与电子 商务安全相关的法律法规等 软 环境的不断完善，移动商务必 蓬勃发展，使人们真正做到随时、随地以任何方式掌握自己的信 息和商机。 参考文献： ［１］柯新生：网络支付与结算［Ｍ］．北京：电子工业出版社，２００５．２ ［２］刘 军 董宝田：电子商务系统的分析与设计［Ｍ］．北隶高 等教育出版社，２００３．７ ［５］张传武：安全支付网关技术研究与系统实现［Ｊ］．系统工程 与电子技术，２００２ ［４］罗新星 江景佼张军：电子支付系统的安全性研究及设 计［Ｊ］．武汉理工大学学报，２００３ ［５］杨义先：网络信息安全与保 Ｍ］．人民邮电出版社，１ ９９９． １ １ ［６］Ｐｕｔｌａｎｄ Ｐ Ａ Ｈｉｌｌ Ｊ Ｔｓａｐｉｋｉｄｓ Ｂ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｐａｙｒｒ￣ｎｔ ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］． ＢＴ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｊｏｕｒｎａ１．１ ９９７．４ 胸零绚回回 囊童 ｝：×一ｋ 一 ｛ ｍ ｌ ｝ ＃ ， 冉 嗣 印扈周翻羁 一朱林婷 浙江大学 浙江商业职业技术学院 一丁荣涛浙江商业职业技术学院 ［摘要】基于内容的图像检索突破了传统的基于文本的图像 检索的局限，对图像进行分析，抽取特征，利用这些内容特征建 立索引，进行检索。本文介绍了基于内容的图像检索的特点与基 本原理，并对其在电子商务应用中的特征选择方法、用户检索方 式和用户交互进行了研究。 ［关键词】基于内容的图像检索特征选择 电子商务 随着数字图像层出不穷，图像的应用和传播也越来越广泛， 各种庞大的图像数据库已经建立并应用于很多领域。但由于图像 信息数量巨大，抽象程度低，图像信息自身的无序化问题也越来 越突出。因此，对日益庞大的图像库进行有效的组织、管理和检 索显得日益重要。而且人们越来越迫切的要对图像的可视特征进 行提取，并希望根据这些特征对图像进行检索，基于内容的图像 检索（Ｃｏｎｔｅｎｔ－Ｂａｓｅｄ ｉｍａｇｅ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，ＣＢＩＲ）技术便应运而生了。 近年来．电子商务的发展十分迅速。但是相对于传统商务 方式．电子商务最大的不足就是用户对商品的信任度仍然不高， 很多消费者无法下决心购买。网上的商品对于消费者来说是只 能看见却摸不到的，消费者和商品之间无法进行交互，所以他 们希望能够通过对商品的颜色、纹理和边缘等特征对网上商品 的图片进行更加准确的检索，而减少通过商品名称搜索的”题 不对物”的情况。而本文中提到的基于内容的图像检索技术 （ＣＢＩＲ）可以为电子商务网站提供新的检索方式，更好地满足客 户的需求。 一、基于内容的图像检索的特点 目前流行的图像检索系统大多是基于文本方式的，如ｇｏｏｇｌｅ ｃｏｍ上的图像搜索引擎，其实质是把图像检索转换为对与该图像 对应的文本检索，这种检索方法是通过对图像建立关键词索引， 并采用相关数据库技术加以实现的。但多数情况下，由于图像文 本信息的多义性，以及在图像关键词的建立过程中，存在很多人 为因素的搀杂，使其检索效果很难达到准确的目的。 ＣＢＩＲ与传统的基于文本方式的图像检索方法相比，避免了人 工描述的主观性。作为基于文本的图像检索系统的扩展 它主要 是根据图像的内容进行检索，它具有以下特点： １ ＣＢＩＲ突破了传统的基于文本的图像检索的局限，它直接对 图像进行分析，抽取特征。利用这些内容特征建立索引，进行 检索。 ２．ＣＢＩＲ是一种近似匹配，而非精确匹配。 ３．ＣＢＩＲ可由计算机自动完成，处理速度快，具有客观性。ＣＢＩＲ
支持向量机在基于内容的图像检索中的应用
2007年第16期周刊考试
2.2高职计算机专业人才培养的评价体系高职计算机专业人才培养评价体系应当包含如下几个相互依存的方面:(1)课程设置的评价。当前高职计算机专业的课程设置仍是以培养学生的计算机原理和基础知识为主,学生参与实际项目的动手能力、解决问题能力、专业运用能力均较欠缺。合理的课程设置应当使学生通过在校学习,在具备一定理论知识的基础上,具有独立开展专业工作的能力。现在计算机各专业的课程情况是大而全,但深度和强度不够。如依次开设C语言程序设计、C#程序设计、基于.NET的数据库程序设计等,虽然这些课程确有一定的连贯性和层次性,有利于学生逐次掌握编程技巧。但由于这些课程安排的教学课时数大多在60学时左右,学生深入实际解决具体问题均较少涉及,这正是我们课程设置急需改进的地方。课程设置的评价,既要评价课程设置的科学性、合理性,还要评价课程设置是否有利于学生实际应用能力和专业技能的培养。(2)师资水平及教学方法的评价。学生能力的培养是和教师的知识水平、实践经验和教学方法分不开的。如果老师能够带着学生进行实际的综合布线工作,能够指导学生亲手组建局域网,教学效果定会大大提高。现在职业院校教师的学历层次都比较高,缺乏的是实际经验。学校应当有意识地组织教师接受这方面的培训,从而使教师具备从理论教学到实践教学转变的能力。有必要制定一套能够激发教师更注重实践教学,更注重对学生动手能力培养的师资水平评价方案。(3)实验室建设的评价。实验室应是一个模拟现实的工作环境,其软硬件设施应能为学生提供实际工作需要的各种技能培训。调查显示,在实际工作中,计算机专业人才最欠缺的是对工具和方法的应用不熟、经验不足。因此,实验室应当成为学生从学校走向实际工作的桥梁,成为培养学生专业技能、熟悉社会工作环境、锻炼动手能力和培养工作自信心的重要场所。实验室设备、实验课程的安排、实验课的实施等应当成为我们专业建设和专业教学评价的关键指标。(4)教学管理的评价。高职计算机的教学管理评价内容涉及两个方面,一是师资力量管理的评价,二是对教学质量和效果管理的评价。教学管理工作一方面要立足于促进教师不断提高自己的专业理论、专业技能及教学水平,另一方面要注重促进教学工作由理论教学向理论与实践相结合、更注重能力培养的教学转变。教学管理除了严格落实教学计划,管好日常的教学工作外,要有意识地突出职教特色,促使教师在日常教学中注重培养学生的动手能力、注重实践教学、注重知识的实际运用。(5)学生学习效果和基本技能的评价。是否具备满足工作需要的技能,是否能较快适应工作岗位的需要,是对高职院校学生的学习效果、基本技能和教师教学的最基本评价。对学生学习效果的评价,应当减少闭卷考试的科目,多安排具体实践项目,结合平时的讨论、小论文、做项目、写方案报告等,更多地通过课程的实验和成果来考核。理论成绩所占比例可以缩小到总成绩的50%以下,考核的中心应由重点考核学生掌握知识的多少,转变为考核学生运用所掌握的知识解决实际问题能力的强弱。3.高职计算机专业人才培养综合评价的实施上述计算机人才评价的各个方面既是相互独立的,也是相互关联的。实施这些评价首先要有一个系统的规划、科学的调研,并在此基础上不断对现有的课程设置进行评价,根据评价结论进行改进。对实验室建设的评价要基于学生培养目标和课程设置的不断调整,即实验室的建设及其评价标准是一个动态和不断完善的过程。力争每学年都对实验室的状况进行评估,并提出改进要求。教师教学效果和学生学习效果的综合评价,可通过课程设计、毕业设计、毕业生就业率、就业学生所在单位对其专业技能及工作适应能力的反馈等方面制定评判标准。根据反馈信息和评判结论改进完善教学方法或教学内容。这样能使学校教学和社会实际需求产生最大程度的重合,有利于实现高职教育的总体目标。参考文献:[1]袁振国.当代教育学[M].教育科学出版社,2004.[2]刘义,杨明义.高职高专教育评价的研究[J].武汉船舶职业技术学院报,2003(1).[3]李晓明,陈平等.关于计算机人才需求的调研报告[J].计算机教育,2004(8).[4]刘建伟,王盟.高职计算机专业人才培养模式研究[J].大众科技,2006(2).[5]陈博.高职教育社会评价研究[J].江西科技师范学院学报,2006(3).[6]安志远我国目前高职高专教育培养中存在的问题[]计算机教育,()