基于内容的图像检索技术研究及应用瞻望

随着计算机软硬件、国际互联网技术的进步,多媒体技术迅速发展,产生了大量的数字图像,基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)技术应运而生,并成为研究热点。 基于内容的图像检索是一种基于相似性的模糊查找技术,其自动提取每幅图像的视觉内容特征作为索引,查询将根据图像视觉特征的相似度进行。 基于内容的图像检索系统涉及许多方面的关键技术。目前,CBIR技术仍处于基于低层特征的颜色、纹理、形状等的研究阶段,检索有效性不高。 本文结合CBIR的关键技术做了如下工作: 1.讨论了CBIR的背景、关键技术、研究现状及发展前景; 2.对基于内容的图像检索系统框架及原理进行了分析研究; 3.研究了基于内容图像检索的关键技术:基于颜色检索的空间模型、量化方法、颜色直方图、主颜色及颜色矩的特征提取算法;基于纹理检索的视觉纹理特性分析、灰度共生矩阵、自相关函数、傅里叶及小波变换等的纹理特征提取方法;基于形状检索的傅里叶描述、不变矩等方法;基于空间关系的网格法、九交模型、点集描述等;基于语义及综合多特征的检索; 4.结合CBIR的研究,设计了一个应用于电子商务领域的集成语义的图像检索系统框架及实现思路,并对CBIR的应用前景做了瞻望。