【文章內(nèi)容簡介】 中國礦業(yè)大學 2021 屆本科生畢業(yè)設計 第 6 頁 MIT 的媒體實驗 室在 1994 年開發(fā)研制的。圖像在裝入時按人臉、形狀或紋理特性自動分類，圖像根據(jù)類別通過顯著語義特征壓縮編碼。 3． CORE 系統(tǒng) 新加坡國立大學開發(fā)的一個基于內(nèi)容的檢索機。其顯著技術特色包括 : 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)絡對復雜特征度量、建立基于內(nèi)容索引的新方法以及對多媒體信息進行模糊檢索的新技術。 4． VisualSEEK 系統(tǒng) 美國哥倫比亞大學圖像和高級電視實驗室開發(fā)的。它實現(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)的應用領域 和應用實例 [5] 1 圖像檢索系統(tǒng)的應用領域 1 遙感和地球資源信息的管理和共享（ [羅 2021]） 2 電子圖書館、藝術博物館、遠程教育（ [Zhang 1998b]） 3 醫(yī)學分析、研究和遠程醫(yī)療系統(tǒng)（章 1997），特別是對遠程會診、 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)絡醫(yī)療費用（ [Zhang 1997]） 4 專家檢索、 商標注冊管理（ [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 建筑設計、 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 服裝設計：服裝設計師可以根據(jù)其設計要求提出需要的圖案進行選擇 2 圖像檢索系統(tǒng)的應用實例 [3] 1 藝術畫廊 /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朋友的照片 3 商標庫，商標注冊人員需要檢查申請的商標是否與商標庫中的已經(jīng)注冊的標具有相同或者相似之處 4 工程設計庫，工程設計人員可以迅速的找到 所需要的設計細節(jié)或者部分設計細節(jié)以作為參考來進行新的設計 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或者提取具有某些特性的區(qū)域。 中國礦業(yè)大學 2021 屆本科生畢業(yè)設計 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++ 實現(xiàn) 基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng) 的設計 ，軟件實現(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行統(tǒng)計， 借助歐氏距離的相似性度量方法實現(xiàn)基于內(nèi)容的圖像檢索 。 同時 對圖像檢索的算法、圖像檢索的關鍵 技術、圖像檢索的類型、圖像檢索的發(fā)展有個更加深入了解，當然，我所設計的圖像檢索系統(tǒng)不是很復雜，只是選擇了一種 單一 檢索方法實現(xiàn)了圖像的檢索，主要功能是選擇 一幅 關鍵圖、 根據(jù)關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)的應用 。 第二部分是 基于內(nèi)容的圖像檢索技術的綜述 ， 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鍵技術作了 宏觀的介 紹。 第三部分是 基于紋理的圖像檢索的相關理論 部分 ，包括 3 種基于紋理的圖像檢索技術的理論知識 ，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)設計的 詳細設計過程，包括總體設計部分和圖像檢索的詳細設計實現(xiàn)部分 。 第五部分是檢索實例和結果分析，給出可檢索的試驗結果并對檢索結果進行了合理的評價和分析。 第六部分是 總結部分， 包括工作總結和本設計的不足、進一步的工作 。 中國礦業(yè)大學 2021 屆本科生畢業(yè)設計 第 8 頁 2 基于內(nèi)容的圖像檢索技術綜述 基于內(nèi)容的圖像檢索的概念和特點 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，自動抽取特征， 再 將輸入圖像存入圖像庫的同時將其相應的特征向量也存入與圖像庫 相關聯(lián) 的特征庫。在進行檢索圖像時，對每一幅給定的查詢圖，進行圖像分析，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行匹配，根據(jù)匹配的結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 在特征匹配時， 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，具有較強的客觀性和直觀性。利用這一特點，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，與圖像庫中相應的特征進行比較，最后將與示例特征相似的圖像返回給用戶，以達到一個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果返回給用戶。 ② 特征提取和匹配可 由計算機自動完成。 ③ 為了提高檢索的準確性，整個過程是個逐步逼近和相關反饋的過程。用戶的交互性增強了表達查詢、評價查詢結果和基于評價結果進行進一步檢索的能力。 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 驗證 多媒體數(shù)據(jù)庫 信息用戶 中國礦業(yè)大學 2021 屆本科生畢業(yè)設計 第 9 頁 用戶發(fā)出查詢要求，系統(tǒng)將查詢要求轉化為計算機內(nèi)部描述，并借助這些描述與庫中的信息進行匹配，提取出相關的信息數(shù)據(jù)，用戶對此驗證后可直接使用 或者借以改進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)不同的應用進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化為對圖像內(nèi)容的比較抽象的內(nèi)部表達和描述，即通過對圖像的分析，從而以計算機可以方便表達的數(shù)據(jù)結構建立對圖像內(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，因為對被查詢圖像建立的表達描述也已對圖像數(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)容匹配的基礎上將圖像數(shù)據(jù)庫中所有滿足要求條件的圖像自動的提取出來讓用戶使用。 ⑸ 驗證模塊 其主要功能就是幫助驗證如上提取的圖像是否滿足用戶的要求，根據(jù)目前的技術水平和設備條件，在自動查詢和提取的基礎上用戶還需要最后的驗證結果的手段。如果驗證效果不滿意，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 2021 屆本科生畢業(yè)設計 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關鍵：一是要選取恰當?shù)膱D像特征，二是要采用有效的特征提取方法，三是要有準確的特征匹配算法。 圖像檢索的關鍵技術 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（關鍵字、標注等）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域特定特征。前者包括顏色、紋理、形狀和物體間方位關系等，而后者根據(jù)不同的應用有所不同（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，對一個給定的特征不存在一個最優(yōu)的特征表示。對于特定領域的圖像檢索，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、方位置關系等），如何表示與利用這些特征就成為需要考慮的關鍵問題。 ⑷ 高效的特征索引技術 許多檢索算法的實驗數(shù)據(jù)僅僅幾百個或上千個，雖然采用順序搜索，但感覺不出檢索的響應時間。而對于大型圖像 庫，則肯定需要建立索引。因為內(nèi)容特征，尤其是在集成多特征的檢索中，特征矢量高達 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構和算法，以支持快速檢索。 從上面簡單講解中， 可以總結一下有關基于內(nèi)容的圖像檢索的技術，主要包括 以下幾 方面的檢索技術，他們是圖像數(shù)據(jù)庫結構、圖像索引技術、圖像相似性度量技術、圖像多特征的相關反饋、檢索效果的評判等幾方面的內(nèi)容 。 具體的詳細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，在本文中我將詳細的介紹基于紋理的圖象檢索技術， 對其他檢索技術只是簡單的介紹一下。 中國礦業(yè)大學 2021 屆本科生畢業(yè)設計 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)容的查詢的技術主要集中在圖像的目標的特征上，這些特征可以是目標的顏色、紋理、形狀、空間關系或者他們的組合， ⑶ 如何檢索提取出 的匹配的圖像 需要一個與計算機內(nèi)部表達對應的相似函數(shù)，這個函數(shù)可以抓取與人類感知相近的兩幅圖像或者兩個目標間的相似性。 ⑷ 如何設計用戶接口 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)視和驗證檢索結果非常重要，因為用戶是檢索的最終裁判 。 體系結構 支持基于內(nèi)容檢索 基 圖像數(shù)據(jù)庫的結構 框架結構 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 像 紋理特征索引 紋理結構特征索引 檢 紋理統(tǒng)計特征索引 索 主 空間特征索引 2D S t r i ng 及其變種的索引 要 空間對象點集拓撲關系 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 圖像多特征的相關反饋 基于內(nèi)容的圖像檢索效果評判 中國礦業(yè)大學 2021 屆本科生畢業(yè)設計 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)有關的圖像內(nèi)在特征，可以把紋理描述為：一個鄰域內(nèi)象素灰度級變化的空間分布規(guī)律，包括表面結構組織及與周圍環(huán)境關系的許多重要信息。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，一個紋理需要一個向量來表示，或者說一個紋理可用一個多維空間中的一個點來表示，紋理可認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均勻的區(qū)域賦予一個唯一的標號，從而將各個區(qū)域劃歸預定的類別， 紋理