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基于內(nèi)容的圖像檢索研究

2014-10-07 15:05:40 大云網(wǎng)  點(diǎn)擊量: 評論 (0)
摘 要:多媒體信息化技術(shù)的發(fā)展使得基于內(nèi)容的圖像檢索變得更加便捷、精確、高效,基于內(nèi)容的圖像檢索是根據(jù)圖像的特征進(jìn)行信息提取,進(jìn)而用于檢索,顏色、紋理和形狀是圖像內(nèi)容的組成要素。筆者根據(jù)工作經(jīng)驗,
摘 要:多媒體信息化技術(shù)的發(fā)展使得基于內(nèi)容的圖像檢索變得更加便捷、精確、高效,基于內(nèi)容的圖像檢索是根據(jù)圖像的特征進(jìn)行信息提取,進(jìn)而用于檢索,顏色、紋理和形狀是圖像內(nèi)容的組成要素。筆者根據(jù)工作經(jīng)驗,將從常見的圖像檢索系統(tǒng)分析著手,研究圖像內(nèi)容元素,并就基于內(nèi)容的圖像檢索應(yīng)用進(jìn)行探討,為相關(guān)的研究提供參考性的建議。

關(guān)鍵詞:內(nèi)容 圖像檢索 特征

 

     隨著計算機(jī)信息技術(shù)的快速發(fā)展,多媒體數(shù)據(jù)日益豐富,而對圖像的有效檢索成為了熱門的課題,尤其是計算機(jī)視覺和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的研究深入推動著圖像檢索的發(fā)展,主要有基于內(nèi)容和基于文本的技術(shù),給圖像檢索帶來了積極的意義。基于文本的圖像檢索出現(xiàn)較早,但由于不同人對同一圖像的主觀理解有很大的偏差,存在著二義性,使得圖像檢索存在著精確性的問題,基于內(nèi)容的圖像檢索隨之出現(xiàn)。基于內(nèi)容的基本方法是在建立圖像庫時,從圖像中提取圖像目標(biāo)的特征,并將與之對應(yīng)的特征向量存入圖像庫,在圖像檢索時,圖像特征向量被提取出來,與圖像庫中的特征向量進(jìn)行相似度的匹配,得到圖像檢索的結(jié)果。圖像的特征是檢索的基礎(chǔ),廣義上而言,特征的提取包括視覺特征和文本特征,但在圖像中提取文本的技術(shù)尚不成熟,而圖像視覺的特征提取發(fā)展到一定水平,通過使用最為可靠的視覺特征,如顏色、紋理和形狀等特征,對每一種視覺特征而言,通過不同的角度模擬人類感知,將這些特征應(yīng)用與圖像檢索的表達(dá)。論文結(jié)合筆者工作經(jīng)驗,將從圖像檢索系統(tǒng)、圖像內(nèi)容、應(yīng)用等方面進(jìn)行分析,為相關(guān)研究做出一定的貢獻(xiàn)。
 
1 常見的圖線檢索系統(tǒng)介紹
  從上世紀(jì)90年代以來,基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)就已經(jīng)成為了熱門的研究方向,當(dāng)前有多種比較著名的圖像檢索系統(tǒng),以下做簡要的分析概述。
  1.1 Virage圖像檢索系統(tǒng)
  由Virage公司基于內(nèi)容開發(fā)的,支持顏色、紋理、結(jié)構(gòu)等可視化信息的查詢,也可以是上述的各特征信息的任意組合,根據(jù)用戶自己的喜好調(diào)整這些元素的組合。
  1.2 QBIC圖像檢索系統(tǒng)
  QBIC是IBM基于內(nèi)容開發(fā)的圖像檢索系統(tǒng),其系統(tǒng)的框架具有開創(chuàng)性,對其后的圖像檢索系統(tǒng)有深遠(yuǎn)的影響,基于選擇的顏色、例子圖像、用戶構(gòu)造的略圖、紋理等查詢,顏色特征有平均坐標(biāo)進(jìn)和K個元素的直方圖,紋理特征在對比度、粗糙度和方向等進(jìn)行結(jié)合,形狀包括圓形度、面積、偏心度、主軸偏向等,QBIC的圖像檢索是第一個商品化的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng),雖然功能有待完善,但影響深遠(yuǎn)。
  1.3 RetrievalWare圖像檢索系統(tǒng)
  是由Excalibur公司開發(fā)的基于內(nèi)容的檢索系統(tǒng),其重點(diǎn)在于圖像檢索系統(tǒng)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化,通過對圖像特征的形狀、紋理、亮度、顏色、顏色分割等進(jìn)行特征查詢,并且可以迎合用戶的側(cè)重,對上述的特征量進(jìn)行組合,類似于Virage檢索,其最大的區(qū)別在于使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)。
  1.4 VisualSEEK和WebSEEK圖像檢索系統(tǒng)
  VisualSEEK是面向視覺特征的搜索工具,而WebSEEK則是面向文本/圖像的搜索工具。WebSEEK面向Web,主要包含三個模塊,主題分類和索引模塊、圖像/視頻收集模塊、搜索瀏覽和檢索模塊,主要是基于視覺內(nèi)容和關(guān)鍵字的查詢;VisualSEEK研究空間和圖像區(qū)域的關(guān)系,從壓縮域中抽取視覺特性,如基于小波變換的紋理特征、顏色集等;同時,采用二叉樹的索引方式又可以提升檢索的速度。
  1.5 MARS圖像檢索系統(tǒng)
  這種圖像檢索系統(tǒng)與其他幾類有著明顯的區(qū)別,其融合了信息檢索、計算機(jī)視覺和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)多個交叉領(lǐng)域,其特點(diǎn)是檢索與索引聯(lián)結(jié)、帶ranked的精確檢索匹配、人機(jī)結(jié)合等。MARS的關(guān)鍵不在于尋找單一的特征表達(dá),而是將視覺特征的不同元素組合,可以動態(tài)的使用不同用戶的需求,并在檢索中提出反饋機(jī)構(gòu),包括自動在線匹配、自動特征適應(yīng)和查詢矢量優(yōu)化等,檢索的機(jī)制非常獨(dú)到。
 
2 內(nèi)容分析
  2.1 顏色特征
  作為圖像內(nèi)容中最為直觀的要素,顏色是用戶獲取信息最快捷的方式,利用顏色進(jìn)行圖像檢索其核心思想是在顏色空間中對顏色出現(xiàn)的頻數(shù)進(jìn)行分析,涉及到顏色空間量化、顏色空間的選取、顏色直方圖定義、顏色空間的距離定義等。在檢索系統(tǒng)總,為了能夠正確的辨別和使用顏色,需要建立顏色的模型。一般將顏色在3D坐標(biāo)系中用空間點(diǎn)表示出來,在不同的場景中,圖像的顏色表示方法也有較大的區(qū)別。以RGB模型為例,基于笛卡爾坐標(biāo)系統(tǒng),坐標(biāo)軸分別為R、G、B,從原點(diǎn)到離原點(diǎn)最遠(yuǎn)定點(diǎn)間的連線上有黑白分布的灰度值,并且將顏色值都進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化,每幅圖像都包括三個獨(dú)立的基色平面,可以方便的顯示圖像,以圖1為例。
   
   而采用顏色直方圖可以有效的將圖像信息刻畫出來,從概率上而言,顏色直方圖反映顏色通道的聯(lián)合概率,其特點(diǎn)是圖像中包含了某種顏色出現(xiàn)的概率,并將之?dāng)?shù)值化,但不包含像素的空間信息。對于任意的一幅圖像都可以有對應(yīng)的直方圖。顏色特征是最可靠的視覺元素,直方圖也是最為常用的表述顏色特征的方式,不但簡單便捷,而且對變比例、平移和旋轉(zhuǎn)等具有固定性,直方圖將整個圖像劃分為若干個區(qū)域,每一個區(qū)域中提取對應(yīng)的顏色特征,然后經(jīng)過區(qū)域之間的加權(quán)和,對應(yīng)區(qū)域的相似度。人們在比較兩幅圖時并不是比較對應(yīng)區(qū)域的相似性,而是A圖中的某一子塊在B圖中是否也出現(xiàn)了,采用交叉相似的度量手段,提取圖像中最為接近的子塊,最終加權(quán)和作為兩幅圖像的最終相似度。
  2.2 紋理特征
  紋理容易讓人們聯(lián)想到木質(zhì)家具、衣服花紋等,其反映了物體表面的灰度和顏色等變化,和物體本身的屬性直接相關(guān),人們在通過識別紋理特征來區(qū)分圖像,就如同在整個森林中,不同樹木的紋理是有著區(qū)別的。但是由于紋理是非線性的變化量,難以經(jīng)過硬性規(guī)定,難以給出確切的定義。紋理特征的三個主要標(biāo)志分別是:其一,序列是由基本部分非隨機(jī)排序的;其二,某種局部的特征不斷重復(fù)排序;其三,統(tǒng)一材質(zhì)或圖像的表面其紋理特征的表現(xiàn)大體上是一致的,有大體相同的尺寸結(jié)構(gòu),被稱為紋理基元。因而,在分析紋理特征時,應(yīng)該是按照基元規(guī)律性的排列組合而成的。紋理在圖像中時一個重要的特征,如醫(yī)學(xué)顯微圖像、衛(wèi)星遙感圖像、金相組織等都具有不同的紋理,在描述時,需要進(jìn)行分割。在紋理特征的提取和描述過程中,一般有結(jié)構(gòu)法、統(tǒng)計法和頻譜分析法。由于紋理在空間上是反復(fù)形成的,兩像素之間會存在一定的灰度關(guān)系,即灰度的空間相關(guān)特性,運(yùn)用灰度級空間相關(guān)性的規(guī)律,可以很好的對圖像紋理特征進(jìn)行描述。
  2.3 形狀特征
  形狀是圖像的顯著特征,同一物體可以有不同的顏色,但其形狀非常接近,如汽車,有多種顏色,但形成具有典型的特征,其輪廓或者說原理非常接近。在二維的圖像空間中,形狀是一條封閉曲線圍成的區(qū)域,形成了一種輪廓,當(dāng)前基于形狀特征的圖像檢索大多依靠外形輪廓來進(jìn)行區(qū)分。形狀特征的描述有樣條擬合曲線、直線段、傅里葉描述和高斯曲線等,在圖像檢索的過程中,通過計算形狀矩和直方圖的加權(quán)距離來區(qū)分圖像的形狀。形狀特征區(qū)域主要有區(qū)域的面積、形狀的無關(guān)矩、形狀的縱橫比等。利用形狀描述符,如偏心率、形狀參數(shù)、球狀性、圓形性等對形狀的特征進(jìn)行描述。
 
3 基于內(nèi)容的圖像檢索研究
  3.1 系統(tǒng)模塊
  基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)模塊有系統(tǒng)主界面、圖像處理、檢索設(shè)置、檢索結(jié)果顯示等部分組成。系統(tǒng)主界面用于顯示當(dāng)前的圖像、對圖像庫進(jìn)行操作等,可以進(jìn)行圖像的瀏覽、刪除等操作,包括圖像入庫、圖像檢索、BMP文件的存入、圖像序號顯示等功能;圖像處理基于圖像處理模塊,服務(wù)于圖像檢索,包含的功能有將顏色直方圖轉(zhuǎn)換為灰度圖像、計算灰度共生矩陣、統(tǒng)計特征值等,與專業(yè)的軟件結(jié)合使用,揚(yáng)長避短;檢索設(shè)置有當(dāng)前打開的圖像,可以進(jìn)行存儲位置、圖像的顯示比例、全局顏色直方圖、分塊顏色直方圖等設(shè)置,顯示檢索的盡速和結(jié)果瀏覽對話框;而檢索結(jié)果顯示的每一幅圖像結(jié)果下有一個信息條,從上到下的相似性逐漸降低,顯示圖像在庫中的ID和圖像實(shí)際的尺寸。
  3.2 基于內(nèi)容的圖線檢索實(shí)現(xiàn)
  基于內(nèi)容的圖像檢索是在特征提取的前提下,完成一個目標(biāo)的模型描述,一是建立圖像特征內(nèi)容的數(shù)據(jù)模型,而是對模型進(jìn)行描述。圖像內(nèi)容按照不同的語義級別,建立多層數(shù)據(jù)模型,第一層為存儲層,對圖像內(nèi)容特征進(jìn)行格式存儲、編碼,是最底層的信息描述;第二層為底層特征層,包含紋理、形狀、顏色等特征,針對每一種圖像特征的表示方法有所區(qū)別,按照第一層的定義進(jìn)行描述;第三層為圖像對象層,分析底層特征,運(yùn)用圖像識別技術(shù)提取獨(dú)立的圖像對象,建立語義描述和圖像的定位描述;第四層為圖像語義層,建立在圖像內(nèi)容的完整意義上的概念描述;最后一層為附加信息層,雖然信息和圖像內(nèi)容無直接的關(guān)聯(lián),但可以進(jìn)行圖像檢索的信息、圖像制作時間等記錄。
 
4 結(jié)語
    基于文本的圖像檢索技術(shù)當(dāng)面對用戶主觀理解具有較大差異的時候,其檢索的效果往往并不理想,也不能適應(yīng)用戶對圖像檢索的某些需求,因而基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,通過對圖像最為直觀的特征,如顏色、形狀、紋理等進(jìn)行描述,可以較為直觀、準(zhǔn)確、快速的迎合用戶的檢索需求,基于內(nèi)容的圖像檢索也取得了長足的進(jìn)步。但此類技術(shù)在應(yīng)用中仍然有待完善,隨著技術(shù)的進(jìn)步,基于文本、基于內(nèi)容和基于語音等技術(shù)的交叉融合性越來越強(qiáng),取得的效果明顯會優(yōu)于單一的檢索方式,各種檢索技術(shù)之間取長補(bǔ)短,成為未來發(fā)展的趨勢,研究值得深入。
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責(zé)任編輯:葉雨田

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