圖像檢索算法研究與實(shí)現(xiàn)-在線瀏覽
2025-03-04 02:29本頁(yè)面
【正文】 加方便，快捷地接觸到這些圖像，人們面臨的不是缺少圖像媒體的內(nèi)容，而是如何在浩如大海的圖像媒體中尋找自己需要的信息。[1]一、 圖像檢索方法的分類從圖像檢索發(fā)展的歷程來(lái)看主要經(jīng)歷了兩個(gè)階段：基于文本的圖像檢索和基于內(nèi)容的圖像檢索?！耙詧D找圖”的特點(diǎn)引起人們的興趣。目前基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)主要以圖像底層特征的相似性匹配檢索為主，輔助以圖像語(yǔ)義特征。[2]圖1 圖像檢索算法分類圖(一) 基于文本的圖像檢索算法基于文本的圖像檢索技術(shù)是通過(guò)關(guān)鍵字或自由文本進(jìn)行描述，查詢操作是基于該圖像的文本描述進(jìn)行精確匹配或概率匹配。由于人工注釋圖像的主觀性和不準(zhǔn)確性等弊端，因此這種傳統(tǒng)的圖像檢索方法并不能滿足用戶的需要。目前，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)取得了不少的成就。一般顏色特征是基于像素點(diǎn)的特征，此時(shí)所有屬于圖像或圖像區(qū)域的像素都有各自的貢獻(xiàn)。2. 基于紋理的圖像檢索算法紋理特征通常定義為局部特征 ,它描述了圖像或圖像區(qū)域所對(duì)應(yīng)景物的表面性質(zhì)。與顏色特征不同 ,紋理特征不是基于像素點(diǎn)的特征 ,它需要在包含多個(gè)像素點(diǎn)的區(qū)域中進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算。形狀描述應(yīng)該在盡可能區(qū)別不同目標(biāo)的基礎(chǔ)上對(duì)目標(biāo)的平移、旋轉(zhuǎn)和尺度變化來(lái)操作。4. 基于語(yǔ)義的圖像檢索算法語(yǔ)義圖像檢索是更合理的圖像檢索方式。圖2 圖像內(nèi)容層次模型圖2所示的圖像內(nèi)容層次模型中，語(yǔ)義位于最高層：第3層。語(yǔ)義鴻溝的存在是目前基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)還難以被普通用戶接受的原因。如何最大限度地減小圖像簡(jiǎn)單視覺(jué)特征和豐富語(yǔ)義之間的鴻溝問(wèn)題，是語(yǔ)義圖像檢索研究的核心。圖像語(yǔ)義包括空間關(guān)系語(yǔ)義、對(duì)
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