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基于内容的图像检索技术概述_基于内容的图像检索摘要：近年来随着因特网的快速普及，如何快速准确地在海量图像中搜索到自己所需的图像显得十分重要。本文综述了基于颜色、纹理、形状图像检索技术的主要方法，讨论了性能评价方法，并指出了应用方向。关键词：CBIR颜色纹理形状性能评价方法中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1007-9416(2012)01-0159-021、引言图像是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。或者说图像是客观对象的一种表示，包含了被描述对象的有关信息，为人类构建了一个形象的思维模式，有助于我们学习、思考问题。据统计，人类接受的外部信息，大约有75%来自视觉。随着网络信息技术的快速发展，图像作为一种内容丰富、表达直观的多媒体信息被大量广泛的使用，如何通过搜索引擎从海量的图像中准确又快速地搜索到自己所需的图像成为了人们迫切的愿望。传统的基于文本的图像检索技术无法满足海量环境下多媒体信息库的检索要求。为了准确、高效地从图像中搜索到有用信息，基于内容的图像搜索技术应运而生。它克服了文本检索的局限性，根据图像、图像的内容语义以及上下文联系进行查找，以图像语义特征为线索从图像数据库中检索出具有相似特性的其它图像，尤其是人工智能、心理医学图像处理的交叉学科的发展促进了图像语义与图像特征结合的搜索技术的进步，人们更为关注的是图像中反馈的信息与用户的需求的关系桥梁。2、基于内容的图像检索基于内容的图像检索的概念于1992年由T.kato提出的。他在论文“QuerybyVisualExample-ContentbasedImageRetrieval”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。所谓基于内容的图像检索，即从图像库中查找含有特定目标的图像，也包括从连续的视频图像中检索含有特定目标的视频片段。用户通过用户接口设置查询条件时，可以采用一种或几种的特征组合来表示，然后系统采用相似性匹配算法计算关键图像特征与特征库中图像特征的相似度，安装相似度从大到小的顺序将匹配图像反馈给用户。用户根据反馈结果，选择是否修改查询条件，继续查询，以达到最终结果。举例来说，用户需要一搜白色轮船的图片，只需设定白色和轮船轮廓，数据库系统就能返回所有白色轮船的图像，帮用户快速找到目标。CBIR的核心是使用图像的可视特征对图像进行检索，包括图像的颜色特征、纹理特征和形状特征，这些特征不受人为因素的干扰，是图像中客观存在的视觉信息，可以通过图像处理技术来自动识别图像中的信息。2.1颜色特征检索颜色是图像最直观、最明显的特征，是绝大多数基于内容的图像和视频检索使用的特征之一。描述方法有：颜色直方图、颜色相关图、颜色矩、颜色一致性矢量。(1)颜色直方图。颜色直方图是在颜色空间中采用一定的量化方法对颜色进行量化（用横轴表示），然后统计每一个量化通道在整幅图像中所占的比例（用纵轴表示），常用的匹配方法有：矢量距离法、直方图交叉法、直接差值法。虽然直方图计算简单，但是不能反映图像中对象所在的位置和对象之间的空间关系。文献[6]中提出一种改进的基于模糊量化的颜色量化方法并在此基础上提出了一种基于颜色―空间特征的检索方法。文献[7]中提出一种通过提取颜色特征、灰度特征，获取图像物体的形状和空间特征，使检索结果不受图像大小、旋转和轻微的光照变化的影响，明显改善了检索结果。(2)颜色相关图。颜色相关图是用颜色对相对于距离的分布来描述信息，不但刻画了某一种颜色的像素数量占整个图像的比例，还反映了像素对的空间相关性，以及局部像素分布和总体像素分布的相关性，并且特征范围小，效果好，缺点是计算量太大。(3)颜色矩。颜色矩由Stricker和Orengo所提出，在颜色直方图的基础上计算出每个颜色通的均值、方差、偏差，来替代颜色的分布表示颜色特征，无需对特征进行量化，处理简单。2.2纹理特征检索纹理是图像中一个重要而又难以描述的特性，习惯上将图像在局部区域内呈现不规则性，而在整体上却表现出某种规律性的特性称为纹理。描述纹理特征的术语有粗糙度、对比度、方向性、线性度、规则度、粗略度）等。描述纹理特征的方法有统计法、模型法、分析法、频谱法。(1)统计法。用于分析像木纹、沙地、草坪等细致而不规则的物体，从图像有关纹理属性的统计分析出发，根据纹理的空间灰度级相关性，构造出一个基于图像像素间方向和距离的共生矩阵，并提取出特征与参数间的关系。(2)结构法。用于分析像布料的印刷图案或砖瓦等排列比较规则的图案，找出纹理基元，去探求纹理构成的结构规律，根据纹理基元及其排列规则来描述特征与参数间的关系。(3)模型法。用一些成熟的图像模型来描述纹理，如Markov模型、Fractal模型、马尔科夫随便机场、子回归模型等，通过少量的参数来描述纹理特征。(4)