【文章內(nèi)容簡介】 中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 第 6 頁 MIT 的媒體實(shí)驗(yàn) 室在 1994 年開發(fā)研制的。圖像在裝入時(shí)按人臉、形狀或紋理特性自動(dòng)分類，圖像根據(jù)類別通過顯著語義特征壓縮編碼。 3． CORE 系統(tǒng) 新加坡國立大學(xué)開發(fā)的一個(gè)基于內(nèi)容的檢索機(jī)。其顯著技術(shù)特色包括 : 多種特征提取方法、多種基于內(nèi)容檢索方法、使用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對復(fù)雜特征度量、建立基于內(nèi)容索引的新方法以及對多媒體信息進(jìn)行模糊檢索的新技術(shù)。 4． VisualSEEK 系統(tǒng) 美國哥倫比亞大學(xué)圖像和高級電視實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的。它實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)上的基于內(nèi)容 的圖像 /視頻檢索系統(tǒng)，提供了一套工具供人們在 Web 上搜索和檢索圖像和視 頻。 圖像檢索系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域 和應(yīng)用實(shí)例 [5] 1 圖像檢索系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域 1 遙感和地球資源信息的管理和共享（ [羅 2021]） 2 電子圖書館、藝術(shù)博物館、遠(yuǎn)程教育（ [Zhang 1998b]） 3 醫(yī)學(xué)分析、研究和遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)（章 1997），特別是對遠(yuǎn)程會(huì)診、 基于內(nèi)容的圖像檢索查詢可提高效率并且節(jié)省大量的網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療費(fèi)用（ [Zhang 1997]） 4 專家檢索、 商標(biāo)注冊管理（ [jain 1998]） 5 人口戶籍管理、檔案管理 以及公安、安全監(jiān)視系統(tǒng) [Ratha 1996] 6 建筑設(shè)計(jì)、 內(nèi)部裝潢 [Cohen 1997] 7 數(shù)字視頻的協(xié)同產(chǎn)生和編輯以及傳輸傳播 8 服裝設(shè)計(jì)：服裝設(shè)計(jì)師可以根據(jù)其設(shè)計(jì)要求提出需要的圖案進(jìn)行選擇 2 圖像檢索系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)例 [3] 1 藝術(shù)畫廊 /博物館，用戶可以檢索出與給定查詢圖具有某些相似性的所有油畫 以發(fā)現(xiàn)不同畫家間的共同特性和他們在顏色、安排空間和表現(xiàn)主題方面的相互影響 2 照片存檔 ,用戶希望看到具有某種主題或都包含某個(gè)朋友的照片 3 商標(biāo)庫，商標(biāo)注冊人員需要檢查申請的商標(biāo)是否與商標(biāo)庫中的已經(jīng)注冊的標(biāo)具有相同或者相似之處 4 工程設(shè)計(jì)庫，工程設(shè)計(jì)人員可以迅速的找到 所需要的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)或者部分設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)以作為參考來進(jìn)行新的設(shè)計(jì) 5 衛(wèi)星圖像庫，戰(zhàn)場指揮人員可迅速的從中確定某種特定的目標(biāo)或者提取具有某些特性的區(qū)域。 中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 第 7 頁 本文的主要工作和內(nèi)容安排 本文的主要工作 ： 本文的主要內(nèi)容就是用 VC++ 實(shí)現(xiàn) 基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng) 的設(shè)計(jì) ，軟件實(shí)現(xiàn)功能 是基于紋理的圖像檢索， 利用傅立葉變換將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，用圖象的頻率表征圖像中灰度變化劇烈程度， 對平滑后的傅立葉頻譜的高頻分量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)， 借助歐氏距離的相似性度量方法實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的圖像檢索 。 同時(shí) 對圖像檢索的算法、圖像檢索的關(guān)鍵 技術(shù)、圖像檢索的類型、圖像檢索的發(fā)展有個(gè)更加深入了解，當(dāng)然，我所設(shè)計(jì)的圖像檢索系統(tǒng)不是很復(fù)雜，只是選擇了一種 單一 檢索方法實(shí)現(xiàn)了圖像的檢索，主要功能是選擇 一幅 關(guān)鍵圖、 根據(jù)關(guān)鍵圖的紋理特征在圖象庫中檢索出與之相似差距在一定范圍之內(nèi)的圖象來，并 顯示檢索圖和檢索圖的路徑和文件名 ，方便用戶的查找。 內(nèi)容安排如下： 第一部分 緒 論中簡單的 介紹 了 圖像檢索的研究背景和現(xiàn)狀、 典型的 圖像檢索系統(tǒng) 和圖像檢索系統(tǒng)的應(yīng)用 。 第二部分是 基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)的綜述 ， 對 圖像檢索 概念、 圖像檢索 工作框架和功能模塊以及檢索的關(guān)鍵技術(shù)作了 宏觀的介 紹。 第三部分是 基于紋理的圖像檢索的相關(guān)理論 部分 ，包括 3 種基于紋理的圖像檢索技術(shù)的理論知識 ，最后給出 基于紋理的檢索方案 。 第四部分是 基于紋理的圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)的 詳細(xì)設(shè)計(jì)過程，包括總體設(shè)計(jì)部分和圖像檢索的詳細(xì)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)部分 。 第五部分是檢索實(shí)例和結(jié)果分析，給出可檢索的試驗(yàn)結(jié)果并對檢索結(jié)果進(jìn)行了合理的評價(jià)和分析。 第六部分是 總結(jié)部分， 包括工作總結(jié)和本設(shè)計(jì)的不足、進(jìn)一步的工作 。 中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 第 8 頁 2 基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)綜述 基于內(nèi)容的圖像檢索的概念和特點(diǎn) ⑴ 基于內(nèi)容的圖像檢索的概念 所謂基于內(nèi) 容圖像 的檢索是指由圖像分析軟件對輸入的圖像先進(jìn)行圖像分析， 根據(jù)圖像中物體或區(qū)域的顏色 (color)、形狀 (shape)或紋理(texture)等特征以及這些特征的組合，自動(dòng)抽取特征， 再 將輸入圖像存入圖像庫的同時(shí)將其相應(yīng)的特征向量也存入與圖像庫 相關(guān)聯(lián) 的特征庫。在進(jìn)行檢索圖像時(shí)，對每一幅給定的查詢圖，進(jìn)行圖像分析，并提取圖像特征向量。將該圖像的特征向量和特征庫中的特征向量進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配的結(jié)果到圖像庫中搜索就可以提取出所需要的檢索圖 。 基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù) 在特征匹配時(shí)， 幾乎不需要用戶的參與， 而主要利用圖像自身的特征 (如顏色、紋理、形狀等 )來完成，具有較強(qiáng)的客觀性和直觀性。利用這一特點(diǎn)，可以用來抽取各類圖像庫中所有圖像文件的特征。在檢索過程中，用戶一般只需提供一個(gè)示例圖像，系統(tǒng)首先抽取該示例圖像的特征，然后根據(jù)圖像特征的相似性匹配算法，與圖像庫中相應(yīng)的特征進(jìn)行比較，最后將與示例特征相似的圖像返回給用戶，以達(dá)到一個(gè)完整的圖像檢索過程。 ⑵ 基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的特點(diǎn)主要是： ① 基于內(nèi)容的圖像檢索是一種近似匹配，即按照某種相似性度量，比較圖特征間的相似度。相似度較高的圖像將作為檢索結(jié)果返回給用戶。 ② 特征提取和匹配可 由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成。 ③ 為了提高檢索的準(zhǔn)確性，整個(gè)過程是個(gè)逐步逼近和相關(guān)反饋的過程。用戶的交互性增強(qiáng)了表達(dá)查詢、評價(jià)查詢結(jié)果和基于評價(jià)結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步檢索的能力。 基于內(nèi)容的圖像檢索工作框架和功能模塊 圖像檢索系統(tǒng)的工作框架 [3] 圖 圖象檢索系統(tǒng)的工作框架圖 查詢 提取 匹配 描述 驗(yàn)證 多媒體數(shù)據(jù)庫 信息用戶 中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 第 9 頁 用戶發(fā)出查詢要求，系統(tǒng)將查詢要求轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)內(nèi)部描述，并借助這些描述與庫中的信息進(jìn)行匹配，提取出相關(guān)的信息數(shù)據(jù)，用戶對此驗(yàn)證后可直接使用 或者借以改進(jìn)查詢條件開始新一輪的檢索。 功能模塊 ⑴ 查詢模塊 其主要功能就是對用戶提供多樣的查詢手段，以支持用戶根據(jù)不同的應(yīng)用進(jìn)行各種類型的查詢工作 。 ⑵ 描述模塊 其主要功能就是將用戶的查詢要求轉(zhuǎn)化為對圖像內(nèi)容的比較抽象的內(nèi)部表達(dá)和描述，即通過對圖像的分析，從而以計(jì)算機(jī)可以方便表達(dá)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)建立對圖像內(nèi)容的描述。 ⑶ 匹配模塊 其主要功能就是在圖像庫中搜索出所需要的圖像內(nèi)容，因?yàn)閷Ρ徊樵儓D像建立的表達(dá)描述也已對圖像數(shù)據(jù)庫中的圖像建立了，所以將對查詢圖的描述與圖像庫中的被查詢的圖像的內(nèi)容匹配和比 較就可以確定他們在內(nèi)容上的一致性和相似性。 ⑷ 提取模塊 其主要功能就是根據(jù)匹配的結(jié)果在圖像數(shù)據(jù)庫中對感興趣的圖像定位，并在內(nèi)容匹配的基礎(chǔ)上將圖像數(shù)據(jù)庫中所有滿足要求條件的圖像自動(dòng)的提取出來讓用戶使用。 ⑸ 驗(yàn)證模塊 其主要功能就是幫助驗(yàn)證如上提取的圖像是否滿足用戶的要求，根據(jù)目前的技術(shù)水平和設(shè)備條件，在自動(dòng)查詢和提取的基礎(chǔ)上用戶還需要最后的驗(yàn)證結(jié)果的手段。如果驗(yàn)證效果不滿意，新一輪的查詢可通過查詢條件而重新開始。 圖像檢索的流程 圖 圖象的 檢索流程 圖 輸入 分析 特征 特征庫 分析 特征 匹配 數(shù)據(jù)庫 輸出 瀏覽 查詢 中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 第 10 頁 由于上述工作原理可以知道基于特征的圖像檢索有三個(gè)關(guān)鍵：一是要選取恰當(dāng)?shù)膱D像特征，二是要采用有效的特征提取方法，三是要有準(zhǔn)確的特征匹配算法。 圖像檢索的關(guān)鍵技術(shù) ⑴ 圖像視覺特征的提取及利用 特征（內(nèi)容）提取是基于內(nèi)容圖像檢索的基石，廣義上講，特征既包括文本特征（關(guān)鍵字、標(biāo)注等）又包括視覺特征（顏色、紋理、形狀、外觀等）。就視覺特征范疇而言，又可分為一般特征和領(lǐng)域特定特征。前者包括顏色、紋理、形狀和物體間方位關(guān)系等，而后者根據(jù)不同的應(yīng)用有所不同（如人臉識別、指紋識別）。本文只涉及視覺特征 范疇中的一般特征。 ⑵ 有效的特征表示及識別 由于感知的主觀性，許多特征具有從不同角度來描述此特征 的 多種表示，對一個(gè)給定的特征不存在一個(gè)最優(yōu)的特征表示。對于特定領(lǐng)域的圖像檢索，選取哪一種或哪幾種特征或特征表示，通常需要做具體的嘗試。 ⑶ 空間區(qū)域特征的自動(dòng)提取 對于基于形狀及區(qū)域的圖像檢索，如何提取空間區(qū)域特征（如邊緣、方位置關(guān)系等），如何表示與利用這些特征就成為需要考慮的關(guān)鍵問題。 ⑷ 高效的特征索引技術(shù) 許多檢索算法的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)僅僅幾百個(gè)或上千個(gè)，雖然采用順序搜索，但感覺不出檢索的響應(yīng)時(shí)間。而對于大型圖像 庫，則肯定需要建立索引。因?yàn)閮?nèi)容特征，尤其是在集成多特征的檢索中，特征矢量高達(dá) 102 量級，大大多于常規(guī)數(shù)據(jù)庫的索引能力，因此，需要研究新的索引結(jié)構(gòu)和算法，以支持快速檢索。 從上面簡單講解中， 可以總結(jié)一下有關(guān)基于內(nèi)容的圖像檢索的技術(shù)，主要包括 以下幾 方面的檢索技術(shù)，他們是圖像數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、圖像索引技術(shù)、圖像相似性度量技術(shù)、圖像多特征的相關(guān)反饋、檢索效果的評判等幾方面的內(nèi)容 。 具體的詳細(xì)分類我們用分類樹的形式給與了介紹。 下面 我們 就 用分類樹的形式將基于內(nèi)容的圖像檢索主要研究技術(shù)表示如下 ,讓大家看的清晰一些，在此我 們只是簡單的介紹一下基于內(nèi)容的圖象檢索技術(shù)，在本文中我將詳細(xì)的介紹基于紋理的圖象檢索技術(shù)， 對其他檢索技術(shù)只是簡單的介紹一下。 中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 第 11 頁 基于內(nèi)容圖像檢索的主要研究問題分類樹 檢索和查詢需要解決的問題 ⑴ 如何制定一個(gè)查詢 檢索視覺數(shù)據(jù)的自然方法是用視覺查詢，即利用采樣的圖像，也就是說基于內(nèi)容的圖像檢索 ⑵ 如何提取圖像的內(nèi)容 目前用于基于內(nèi)容的查詢的技術(shù)主要集中在圖像的目標(biāo)的特征上，這些特征可以是目標(biāo)的顏色、紋理、形狀、空間關(guān)系或者他們的組合， ⑶ 如何檢索提取出 的匹配的圖像 需要一個(gè)與計(jì)算機(jī)內(nèi)部表達(dá)對應(yīng)的相似函數(shù)，這個(gè)函數(shù)可以抓取與人類感知相近的兩幅圖像或者兩個(gè)目標(biāo)間的相似性。 ⑷ 如何設(shè)計(jì)用戶接口 在基于內(nèi)容的圖像檢索上，靈活的用戶接口允許可視化的監(jiān)視和驗(yàn)證檢索結(jié)果非常重要，因?yàn)橛脩羰菣z索的最終裁判 。 體系結(jié)構(gòu) 支持基于內(nèi)容檢索 基 圖像數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu) 框架結(jié)構(gòu) 全局顏色特征索引 于 顏色特征索引 局部顏色特征索引 內(nèi) 容 形狀特征索引 形狀輪廓特征索引 的 支持基于內(nèi)容的圖 形狀區(qū)域特征索引 圖 像檢索的索引技術(shù) 像 紋理特征索引 紋理結(jié)構(gòu)特征索引 檢 紋理統(tǒng)計(jì)特征索引 索 主 空間特征索引 2D S t r i ng 及其變種的索引 要 空間對象點(diǎn)集拓?fù)潢P(guān)系 研 幾何度量方法 究 圖像內(nèi)容的相似度量方法 技 基于集合理論的度量方法 術(shù) 圖像多特征的相關(guān)反饋 基于內(nèi)容的圖像檢索效果評判 中國礦業(yè)大學(xué) 2021 屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì) 第 12 頁 3 基于紋理的圖像檢索理論知識 紋理描述模型 紋理概述 紋理是與物體表面材質(zhì)有關(guān)的圖像內(nèi)在特征，可以把紋理描述為：一個(gè)鄰域內(nèi)象素灰度級變化的空間分布規(guī)律，包括表面結(jié)構(gòu)組織及與周圍環(huán)境關(guān)系的許多重要信息。而紋理的精確定義至今還未給出，一般地說， 紋理就是指在圖像中反復(fù)出現(xiàn)的局部模式和它們的排列規(guī)律 [7]。它不能單純的由顏色或密度得到，目前也是基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)中的一條重要線索，一個(gè)紋理需要一個(gè)向量來表示，或者說一個(gè)紋理可用一個(gè)多維空間中的一個(gè)點(diǎn)來表示，紋理可認(rèn)為是灰度在空間以一定的形式變化而產(chǎn)生的 圖案 ，是真實(shí)圖象區(qū)域固有的特征之一，對圖象文理分析主要包括 紋理分類，紋理分割，紋理合成，紋 理分類的目的是對每個(gè)均勻的區(qū)域賦予一個(gè)唯一的標(biāo)號，從而將各個(gè)區(qū)域劃歸預(yù)定的類別， 紋理