图像检索方法：基于内容的图像特征相似度比较

2023-11-01 理论教育版权反馈

【摘要】：图像检索在生活工作中是一项常见的工作。随着图像数量的增多，这种基于文件系统的图像检索方法的检索效率会越来越低。基于内容的图像检索方法主要是采用了图像的颜色、形状、纹理、空间关系、相关反馈等特征进行索引和检索。实际上，这是对用图像内容特征表达的检索提问和被检索提问之间相似性的计算过程。基于内容的图像检索，实质上就是进行图像特征相似度的比较。

图像检索在生活工作中是一项常见的工作。以传统的眼光来看，图像检索除了利用文本检索以外就是使用逐一打开文件浏览的方法来进行检索。随着图像数量的增多，这种基于文件系统的图像检索方法的检索效率会越来越低。也正是因为这个原因，要在当前数量巨大的图像库中进行图像检索，就必须采用新的检索方法，基于内容的图像检索便应运而生。基于内容的图像检索方法主要是采用了图像的颜色、形状、纹理、空间关系、相关反馈等特征进行索引和检索。

图像检索的原理主要依据图像的画面内容特征和主题对象特征（即图像的实际内容）来标引和检索。这种技术依靠计算机自动抽取图像特征和编制特征索引，检索时依据用户输入的图像某一特征（例如，绘制的草图、轮廓图或调用的相似图像）自动比较特征索引库中的对应特征信息，将最佳的匹配结果和相关信息输出。

图像特征包括图像的画面内容特征（例如，图像颜色分布、纹理结构、轮廓等），主题对象特征（例如，所描述的人、车、建筑等），著录特征（例如，作者、时间、地点及其他物理特征）及移动和组合特征（例如，影像中反映的场景）。

检索系统根据图像内容的类别进行内容特征分析，建立基于内容特征的标引信息（例如，图像色彩矢量），将其存储在特征信息索引库里，并将这些索引与实际图像数据联系起来。用户在系统辅助下通过规定色彩比例、选择或描绘对象形状、选择或描绘纹理结构、选择范例图等形式构成自己的图像内容，检索系统再用同样的方法对用户输入的图像内容进行特征分析，建立检索特征索引，并依此检索特征信息索引库，将那些特征信息索引与检索特征索引足够相似的图像检索出来。实际上，这是对用图像内容特征表达的检索提问和被检索提问之间相似性的计算过程。无论采用哪一种特征类别，检索结果一般以略图、图像URL或含有图像信息网页URL的形式出现。(www.chuimin.cn)

基于内容的图像检索，实质上就是进行图像特征相似度的比较。目前，常用的方法主要有两种：一种是几何模型方法，另一种是对比模型方法。

基于内容的图像检索技术是通过分析图像的内容，如颜色、纹理等，建立特征索引，并存储在特征库中。用户在图像检索的查询过程中，一般对颜色、纹理、形状以及目标的空间关系等特征比较敏感。因此，用户只需把自己对图像的模糊印象描述出来，就可以在大容量图像库中找到所需的图像。

基于内容检索技术的原型系统有百度识图、QBIC、Virage、Retrieval Ware、Photobook、Visuanl SEEK和WebSEEK等。

图像检索方法：基于内容的图像特征相似度比较

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