论文研究-基于内容的图像检索技术研究 .pdf

图像检索技术是一种通过图像的特征，实现从大量图像数据中检索出与查询图像相似图像的技术。基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval, CBIR)技术是一种较为先进的图像检索方法，它主要依赖于图像内容的自动分析和理解，能够从图像内容特征入手，包括颜色、纹理、形状和空间关系等，而非传统的依赖文本信息的方式。CBIR技术的关键问题在于图像特征的表示方法与图像特征相似性度量方法。 颜色特征是图像中最直观的视觉特征之一，它能够捕捉图像的基本色调信息，并且在图像检索中占据了重要地位。颜色特征的计算相对简单，稳定性好，是目前基于内容的图像检索系统中最常用的颜色表示方法之一。常用的基于颜色特征的检索技术包括颜色直方图、颜色矩、颜色相关图等。颜色直方图通过统计图像中不同颜色的分布情况来表示颜色信息，具有旋转不变性和平移不变性，但也有缺点，如不考虑颜色的空间分布信息。为了克服这一点，文章提出了一种基于分块主颜色的图像检索方法。这种方法首先将图像按照等面积环形分块，然后提取各子块的主颜色直方图，这样既能够描述颜色的空间分布信息，又能在降低特征维数的同时较好地保持颜色表示的精度。 纹理特征则是描述图像中局部区域像素间关系的一种度量，是图像的另一重要的底层特征。纹理特征能够反映图像中物体表面的组织结构信息，用于对图像中的空间信息进行一定程度的定量描述。基于频谱分析的方法和Gabor滤波器等技术已经被广泛应用于纹理特征的提取。小波变换，尤其是连续小波变换，能够从图像中提取多尺度的纹理特征，而基于小波变换的纹理特征提取方法已经成为研究的热点。在纹理检索方面，本研究利用连续小波变换对图像进行分解，并求出分解后每个子带小波系数的均值和标准差，通过特征向量提取图像的纹理特征。 在相似性度量方面，本研究采用了曼哈顿距离。曼哈顿距离是在多维空间中两点在标准坐标系上的绝对轴距总和，它满足距离函数的相似性、最小性、对称性等条件，因而被广泛应用于图像特征的相似性度量。 本研究将颜色和纹理特征综合运用于图像检索，实验结果表明，该方法在提高检索的查全率和查准率方面效果显著。查全率(Recall)反映了检索系统检索到的相关图像数量占所有相关图像数量的比例，而查准率(Precision)反映了检索到的相关图像数量占检索结果中图像总数的比例。二者是评估图像检索系统性能的重要指标。 基于内容的图像检索技术的研究，为处理海量的图像数据和实现快速准确的图像检索提供了重要的技术支撑，有着广泛的应用前景。随着机器学习、深度学习等技术的发展，未来的图像检索技术将在特征表示和相似性度量方法上拥有更多的创新和突破。