众文网1.图像检索技术研究
基于内容的图像检索技术
2.3.1基于颜色特征的图像检索
( 1 )颜色特征
颜色特征是图像检索中应用最为广泛的视觉特征，主要因为颜色往往和图像中所包含的物体或场景十分相关，此外相对于其它视觉特征，颜色特征对图像本身的尺寸、方向、视角和依赖型较小，从而具有较高的鲁棒性。图像检索中颜色特征的表达涉及若干问题，首先需要选择合适的颜色空间来描述颜色特征，其次要采用一定的量化方法将颜色特征表达为向量形式，最后要定义一种相似性度量标准衡量图像之间颜色特征上的相似性。
( 2 )图像的颜色模型
所谓颜色模型是指某个三维颜色空间中的一个可见光子集，它包含某个颜色域的所有颜色。颜色模型的用途是在某个颜色域内方便的标识指定颜色，由于每一个颜色域都是可见光的子集，所以任何颜色模型都无法包含所有的可见光[13]。在常见的几种颜色模型中[14] ，尺GB 、CYMK 、YUV是便于研究用硬件显示彩色的方法而提出的，xyz 、ucs 、u * v * w 是便于色度学的理论研究而提出的，它们都不能很好地与人眼的视觉特性相匹配，常用的视觉颜色以人眼视觉特征为基础，主要有HSV , HSI、HSL 等颜色模型。
( 3 )颜色特征的表达
对颜色的表达方法有很多种，如直方图法，累计直方图法，局部累加直方图法，颜色布局法，中心矩法等。因为彩色图像的数据量很大，所以各种方法共同的一点是都要用较有效和紧凑的方式来表达彩色信息。
.统计直方图[15]：为了利用图像的特征描述图像，可借助特征的统计直方图（简称直方图）表示图像的颜色特征。统计直方图实际上是一个1 --D 的离散函数，即有
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2.关于计算机文献检索的论文
摘要：在本文中，提出了一种模糊图箱数据模型和模糊空间的概念，给出了模糊相似性度量方法，描述了一个模糊空间中的检索过程。
关键词：基于内容 模糊检索 匹配 数据模型 1.模糊检索的基本概念 模糊检索即根据检索对象的模糊特征来查找所需内容。在传统的信息检索领域，最流行的查询是：精确的查询条件和与满足查询条件的结果。
而在实际使用中，有许多查询条件不能精确定义，查询结果却是一组与查询条件近似匹配的对象。其中包含了模糊概念，这就是模糊查询。
因此，在模糊查询中，查询条件是不确切的，查询结果是近似的。 2.模糊数据库模型 关系模型是传统数据库使用最多的数据模型。
显然，传统关系模型难以适应基于内容的图像数据库的模糊查询。为适应基于内容的图像检索，同时最大限度的利用关系数据库的优点，我们对关系模型的概念进行了 扩展。
其数据结构是一张由基本属性和超属性组成的二维表，即超关系构成。 3.模糊查询过程 模糊查询就是根据模糊特征来查找所需内容，由于检索中查询要求往往是根据人的主观性所决定。
因此很大程度上带有模糊性，我们用图1所示的查询体系结构来说明具有模糊特征的基于内容检索的基本方法。 3.1模糊查询接口 模糊查询接口是用户输入模糊查询条件的人—机交互接口。
模糊特征的描述实际上往往由用户的主观性所决定，对于图像纹理，习惯于用“很粗”、“中等”、“弱”这样的一些模糊概念来描述；形状一般用“几何形的”、“立体形的”或“似长方形的”、“正方形的”等概念描述；颜色特征通常用“很艳”、“一般”、“暗淡”或“大红”、“紫红”、“红”这样的模糊概念来描述。系统将复杂的多维特征经过模糊分类简化为有限的几个特征集上，数字化表示成模糊特征向量（Qji,j=1，…，Mi,i=1，…，q）。
要使用户模糊查询描述更精确，还需进行模糊特征的调整。当用户用模糊概念输入特征，计算机通过用相似性计算公式求得库中一些与用户输入特征相近的对象，返回给用户，然后由用户从这组相似对象中选择一个对象作为目标对象，并用模糊术语 （如“更窄”、“更暗”等调整参考对象的每个特征，这些模糊术语又被转化为一定的数值，经过相似性匹配求出更相似的对象。
假设调整后的特征值为则调整可用如下公式表示： = 其中， 是特征的当前值； 是特征调整后的值； 是特征的标准误差； 是由用户指定的改变映射成特征的结果（如“更窄”“更宽”等模糊术语）。 查询模块经过过滤操作得到更相似的对象组，用户再次选择直至找到要查询的对象。
3.2模糊相似性度量 模糊相似性度量是实现模糊相似匹配的核心，常用模糊相似距离来作为检查模糊查询向量和模糊图像向量之间的相似性的度量标准。为讨论方便，我们以模糊年龄的相似性度量为例，来定义模糊查询向量Qj,j=1,2，…，q和模糊图像向量Bj,j=1,2，…，q之间的相似性度量。
Qj, Bj是相同的模糊空间里的模糊子集（这里我们已经省略了上标）。 我们在多维模糊空间中对Q和B之间的距离dis定义为： card(A)表示模糊集的基数，定义为： 4. 结束语 模糊查询与基于内容的图像检索有着密切的联系。
本文提出了一种模糊图像数据模型和模糊空间的概念，该模型将可视特征、空间特征、语义特征看作超属性，既充分利用了传统关系数据库的优点，同时又考虑了图像数据以及模糊查询的特点，能对图像特征进行操作，文中提出的模糊空间和模糊相似性度量方法能支持基于模糊特征的图像查询，较好地体现用户图像查询的应用需求。 参考文献 1. 白雪生，徐光佑，史元春，基于内容检索的一种中间表达机制，软件学报，Vol.10(4),400-405 2. Wu,J.K.and A. Desai Narasimhalu, Fuzzy content-based retrieval in image database, Information Processing & Management, Vol. 34, No. 5, 513-534。
3.图像检索有哪几个重要环节
当前图像检索的热点领域是基于内容的图像检索。其流程为：
1.检索系统对图像库中的每一幅图像进行特征提取，构建一个特征库，每幅图像对应特征库中的一个特征矢量。
2.用户上传要检索的一幅图像（问询图像），系统也对其进行特征提取，得到对应于该图像的特征矢量。
3.计算问询图像的特征和特征库中的每幅图像的特征之间的相似性，按照相似性的大小对图像库中的图像进行排序，越相似的图像排名越靠前。
4.其中比较关键的技术是特征提取技术和相似性度量（特征匹配）技术。
网络上的图像检索方法
根据基于文本的图像检索和基于内容的图像检索的实现原理可以发现，一般图像检索系统提供给用户的查询方法主要包括下列几种形式：
关键词查找：关键词查找输入关键词对查找图像进行描述，大多数网络搜索引擎提供的是关键词查找的方式检索，例如，希望查找山水风景的图片，可以输入“山水画”；又如希望查找关于猫的图片，可以直接输入“猫”。
浏览查找：浏览查找是指通过等级式类目组织的图像检索人口，图像按照不同的主题进行归类，用户在查找自己希望的图像时，通过点击层层类目的链接，到达自己所希望的类目下的图像。
特征输入查找：对图像的特征参数进行设置，如希望图像中的色彩比例为“R:128 ; G:128; B:64”，或者是对图像的明亮度在0~100%之间加以调节。
草图查找：用户亲自动手绘制希望查找的图像特征，以用户描绘的草图为训练样本，查找与之相似的其它图像。
示例查询：包括系统随机给出样本和用户提交样本两种，由系统随机给出一组图像训练样本时，让用户对这组图像进行评价，选择与自己的检索需求相似的图像，然后根据用户选择的图像进行分析，检出与之相似的其它图像。另外，也可以由用户提供一副图像的地址信息，由图像检索系统即时抓取、即时分析。
归纳而言，图像检索的方法对应于图像特征的三个层次，也可以归结为相应的三个层次：
简单的可视化特征层次：对图像的简单可视化特征进行查询，如颜色、纹理、形状或者是图像中元素的空间，这些特征反应的一般是图像本身客观的一些属性，因此，一般不需要任何外界知识的辅助。
中间的对象层次：对图像的个体特征进行查询是介于简单的可视化特征查询和高级的抽象语言特征查询的中间状态，一般表现为对局部的特征查询，例如检索图像中的某个对象或者是某个人物等。这种查询一般需要对识别和检索的目标进行一定程度的逻辑推理，所以需要借助外界知识的辅助。
高级抽象的特征层次：对图形的抽象属性的查询，包括检索与某个事件或者是某个活动相关的图像，例如查找反映某种情感色彩，或者是符合某种风格流派的图像，这时需要对这些抽象的目标和场景所代表的意义进行分析，需要对其进行更高级的推理，同时这类特征带有较强的主观色彩，因此，更需要外界知识的辅助。
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6.基于内容的图像检索的介绍
基于内容的图像检索，即CBIR(Content-based image retrieval)，是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。典型的CBIR系统，允许用户输入一张图片，以查找具有相同或相似内容的其他图片。而传统的图像检索是基于文本的，即通过图片的名称、文字信息和索引关系来实现查询功能。这一概念于1992年由T.Kato提出的。他在论文中构建了一个基于色彩与形状的图像数据库，并提供了一定的检索功能进行实验。此后，基于图像特征提取以实现图像检索的过程以及CBIR这一概念，被广泛应用于各种研究领域，如统计学、模式识别、信号处理和计算机视觉。目前相关研究已发展近20年，传统的搜索引擎公司包括Google、百度、Bing都已提供一定的基于内容的图像搜索产品。如：Google Similar Images，百度识图。
7.基于内容的图像检索的技术概述
CBIR的核心是使用图像的可视特征对图像进行检索。本质上讲，它是一种近似匹配技术，融合了计算机视觉、图像处理、图像理解和数据库等多个领域的技术成果，其中的特征提取和索引的建立可由计算机自动完成，避免了人工描述的主观性。用户检索的过程一般是提供一个样例图像（Queryby Example） 或描绘一幅草图（Queryby Sketch） ，系统抽取该查询图像的特征，然后与数据库中的特征进行比较，并将与查询特征相似的图像返回给用户。
CBIR 的实现依赖于两个关键技术的解决：图像特征提取和匹配。
图像特征提取分为两类：①低层视觉，其内容主要包括颜色、形状、纹理等；②语义内容，它包含高层的概念级反应（如“海上升明月”），需要对物体进行识别和解释，往往要借助人类的知识推理。由于目前计算机视觉和图像理解的发展水平所限，使得CBIR还无法真正支持基于语义的图像检索，所以目前研究得较多也比较成熟的检索算法大部分是基于图像的低层特征的，即利用图像的颜色、纹理、形状等特征来检索。 提取后的图像特征数据需要经过索引、降维等处理。首先，图像由特征向量表示，而这些特征向量一般都是高维向量， 在庞大的图像数据库中，对高维向量进行顺序比较的过程是相当费时的。在实际应用过程中， 为了让基于CBIR的图像检索系统能够真正适合大型的图像数据库， 提高检索效率，尽可能减少查询时的特征矢量比较时间，往往将降维技术和多维索引技术结合起来。
图像相似度是指人类对图像内容认识上（即语义）的差异，导致通过计算查询样图和候选图像之间在视觉特征上存在距离。如果这个距离满足一定条件，我们则可以说这两图像相似度匹配。当然，如果能将语义特征和视觉特征结合起来， 相似度匹配程度会更高，检索结果会更让人满意，但这是目前研究的一大难题。