基于內(nèi)容的圖像檢索的算法研究

1、<p>　　基于內(nèi)容的圖像檢索的算法研究</p><p>　　經(jīng)過(guò)對(duì)圖像的紋理特征提取，形狀特征提取、相關(guān)反饋算法的研究，提出了一種基于內(nèi)容的圖像檢索算法。利用傅立葉變換提取圖像的紋理特征，利用邊界矩來(lái)檢測(cè)圖像邊界，獲取圖像的形狀特征，利用相似度量函數(shù)進(jìn)行圖像的相似度的匹配，并且引入相關(guān)反饋算法，讓用戶與查詢系統(tǒng)進(jìn)行交互，為圖像檢索系統(tǒng)增加自適應(yīng)性功能。 </p><p>　　C

2、BIR圖像特征相似性度量相關(guān)反饋 </p><p>　　1基于內(nèi)容的圖像檢索的算法設(shè)計(jì) </p><p>　　1.1圖像的預(yù)處理 </p><p>　　圖像預(yù)處理的目的是為了便于圖像特征的提取及相似性度量的計(jì)算以便提高圖像的檢索效率。預(yù)處理是對(duì)原始圖像集進(jìn)行一系列處理以產(chǎn)生圖像描述特征庫(kù)的過(guò)程，主要包括：尺度統(tǒng)一、格式轉(zhuǎn)換、灰度處理等。 </p>&l

3、t;p>　　1.2圖像特征的提取 </p><p>　　特征提取是庫(kù)生成的核心，負(fù)責(zé)提取圖像的視覺(jué)特征包括顏色、形狀、紋理、空間位置關(guān)系等特征，圖像特征的提取應(yīng)準(zhǔn)確而且快速，提取的特征能有效的表征該圖像或者說(shuō)有區(qū)分圖像的能力。 </p><p>　　1.2.1顏色特征提取 </p><p>　　顏色特征是圖像的基本特征之一，顏色特征也是圖像檢索中應(yīng)用最廣泛的視

4、覺(jué)特征，顏色特征的提取也相對(duì)容易，通過(guò)計(jì)算每中顏色的像素的個(gè)數(shù)并建立顏色直方圖來(lái)實(shí)現(xiàn)。顏色直方圖反映圖像顏色分布的統(tǒng)計(jì)特征，是研究圖像顏色的常用手段。直方圖是顯示圖像中每一灰度級(jí)像素個(gè)數(shù)的函數(shù)。 </p><p>　　1.2.2紋理特征提取 </p><p>　　根據(jù)二維傅立葉變換的分離特性：，根據(jù)上面的分離形式，可通過(guò)兩次運(yùn)用一維傅立葉變換來(lái)實(shí)現(xiàn)二維傅立葉變換。 </p>

5、<p><b>　　頻譜： </b></p><p>　　頻譜是圖像的重要特征，反映圖像的灰度分布，如果圖像中目標(biāo)形狀或排列呈現(xiàn)某種方向性，那么具有較高值的頻譜也呈現(xiàn)出與圖像目標(biāo)方向正交的方向性分布。 </p><p>　　1.2.3形狀特征提取 </p><p>　　通過(guò)對(duì)邊界特征的描述來(lái)獲取圖像的形狀參數(shù)，圖像的邊界一般是指周圍圖

6、像灰度強(qiáng)度有反差變化的那些像素的集合。 </p><p>　　1.2.4相似性度量 </p><p>　　采用歐幾里得距離作為圖像特征向量之間的相似性度量方法，進(jìn)行相似度匹配。 </p><p>　　1.2.5相關(guān)反饋 </p><p>　　由于計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)色彩特征的表示、相似度定義和人對(duì)色彩的感知存在著一定差距以及高層語(yǔ)義概念同低層特征之間

7、的差距，基于圖像內(nèi)容檢索的結(jié)果總不是很理想，為了把用戶模型嵌入到圖像檢索系統(tǒng)，最近幾年在基于內(nèi)容的圖像檢索領(lǐng)域引入了相關(guān)反饋機(jī)制。 </p><p>　　相關(guān)反饋的目的是從用戶與查詢系統(tǒng)的實(shí)際交互過(guò)程中進(jìn)行學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)并捕捉用戶的實(shí)際查詢意圖，并以此修正系統(tǒng)的查詢策略，從而得到與用戶實(shí)際需求盡可能相吻合的查詢結(jié)果。 </p><p>　　基于內(nèi)容檢索中的相關(guān)反饋技術(shù)大致分為參數(shù)調(diào)整方法、聚類

8、分析方法、概率學(xué)習(xí)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。 </p><p><b>　　2實(shí)驗(yàn)結(jié)果 </b></p><p>　　作者用delphi實(shí)現(xiàn)了上面算法的特征分解、特征提取、相似形度量和相關(guān)反饋算法。從150幅圖像中進(jìn)行搜索，返回了20幅圖象。圖象數(shù)據(jù)庫(kù)中包含了花、樹(shù)、蝴蝶和貓。 </p><p>　　查詢對(duì)象是包含一只貓，返回實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖1： <

9、;/p><p>　　返回的20圖像中有7幅含有貓。 </p><p>　　用戶從圖像檢索的界面選“是”和“否”對(duì)圖像的結(jié)果進(jìn)行反饋，系統(tǒng)根據(jù)用戶的選擇會(huì)自動(dòng)調(diào)整檢索的特征表示權(quán)重值，從而進(jìn)行第二次的檢索。第二次的檢索返回的20圖像中含有貓的圖像增加到12幅，大大提高了檢索效率。 </p><p><b>　　3結(jié)束語(yǔ) </b></p>

10、<p>　　隨著圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的增加，基于內(nèi)容的圖像檢索顯的尤為重要，提取哪圖像些特征，如何提取特征以進(jìn)行高效、準(zhǔn)確的檢索是基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)中的核心問(wèn)題。采用傅立葉變換提取圖像的紋理特征、邊界矩來(lái)檢測(cè)圖像邊界，再而引入相關(guān)反饋算法，原型系統(tǒng)基本實(shí)現(xiàn)了高速、有效的圖像檢索，在以后的研究中還會(huì)嘗試選擇不同的相關(guān)反饋檢索算法，更進(jìn)一步提高系統(tǒng)的檢索效率。 </p><p><b>　　參考文獻(xiàn)：

11、 </b></p><p>　　[1]董衛(wèi)軍，周明全，耿國(guó)華，黎曉.基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)工程，2005，（10）. </p><p>　　[2]邱方鵬，馮玉才，梁俊杰.基于紋理和形狀的圖像相關(guān)反饋檢索[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用， 2005，（04）. </p><p>　　[3]韋娜，耿國(guó)華，周明全.利用Gabor濾波器的基于內(nèi)容的圖像檢索[