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基于内容的图像检索技术研究.rar

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    基于 内容 图像 检索 技术研究
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    二 ○ ○ 九 届 本 科 毕 业 设 计基于内容的图像检索技术研究学 院: 电 控 学 院 专 业: 自 动 化 姓 名: 王家奇 学 号: 3201090406 指导教师: 李 刚 完成时间: 2013 年 6月 13日 二〇一三年六月毕业设计报告纸摘要现有的图像检索系统大多提供了基于图像的文本内容检索,很容易忽略另一个重要的信息来源)图像的内容。基于内容的图像检索 CBIR(Content-Based Image Retrieval)是一种利用图像的视觉特征(如颜色、纹理、形状等 )进行图像检索的技术。随着多媒体等技术的发展,CBIR 已成为国内外研究的一个热点。本文在分析总结现有的基于颜色和形状的检索技术的基础上,主要研究内容如下:(1)在基于颜色的检索技术上,首先,利用直方图和正态分布法改进了主色调直方图:然后,根据图像布局特征,采用了一种快速的图像检索算法,改进了基于子块的主色直方图。这两种改进算法不但较好的表达了图像的颜色组成,充分考虑了空间分布信息,还提高了检索速度。(2)在基于形状的检索技术上,对形状特征的提取采用轮廓跟踪法确定主目标区,在此基础上采用的多特征综合检索方法,充分考虑了形状和颜色特征。提高了图像查全率和查准率。(3)为验证算法的有效性,设计了一个 CBIR 原型系统,阐述了整个系统的结构、每个模块的功能、实现的相应界面、各算法实验及结果分析。论文创新点:(1)通过对多种改进算法的实验结果计算分析,验证了算法的有效性,在查全率和查准率方面提高了检索性能。(2)所设计的 CBIR 原型系统采用了 C/S 三层架构,改进算法处于中间业务逻辑层,这样方便了研究人员对算法的研究或调用; 而面向用户的表示层提供了一个友好的操作界面,简化了用户的操作。系统具有良好的通用性和扩展性。关键词:颜色特征:形状特征:检索系统毕业设计报告纸IAbstractMost of the prevailing image retrieval systems concern the key word of the image,easily neglecting another important element of image-the content of image. Content 一 Based Image Retrieval (CBIR) is a kind of technique for retrieving .Images based on automatically extracting visual features such as color,texture,and shape etc.It has been an active research area in recent years.In this paper,the key Technology on color-based and shape 一 based of CBIR is researched .The main Points in this thesis are listed below:(1)Based on the technology of color-based image retrieval,first,we improve the dominant color histogram using histogram and normal distribution method:then,according to the characteristics of the image layout,we improve the histogram which based on sub regions and primary colors,using a fast image retrieval algorithm.The two algorithms can not only better express the image color composition,and fully consider the spatial information,but also improves the retrieval speed.(2)Based on the technology of shape-based image retrieval,using contour-tracing method to fix the main target area in order to extract shape feature.Based on this,we adopt a multi-feature integrated retrieval method,which fully considering both color and shape feature,greatly enhancing the recall ratio and precision ratio of image retrieval.In order to testify the validity of the algorithm,we design a CBIR prototype system.We introduce the system structure,modules and function,the realization of the users interface and all algorithms experiments’analysis.The paper’s innovation:(1)By anglicizing the experimental results of several improved algorithm,we have verified the effectiveness of the algorithm and greatly improved the image retrieval performance on recall ratio and precision ratio.(2)The CBIR prototype system in this paper adopts C/S three-layer structure.The improved algorithm in the middle web layer facilitates researchers to study or call the algorithms:the user-oriented layer that provides a user-friendly interface,simplifys the user’operation.The system has good adaptability and expansibility.Key Words:color characteristics: shape characteristics;retrieval system.毕业设计报告纸II目录 摘要 .........................................................................................................................IAbstract..................................................................................................................II目录 .................................................................................III第一章 绪论 ..........................................................................................................11.1 引言 .........................................................................................................11.2 图像检索的的发展及应用 ......................................................................11.2.1 基于文本的图像的检索技术(TBIR) ......................................11.2.2 基于内容的图像检索技术(CBIR) ..........................................11.2.3 基于内容的的图像检索系统的研究缺陷 ..................................21.3 本文研究的主要内容 .............................................................................3第二章 基于内容的图像检索的关键技术 ..........................................................52.1 概述 .........................................................................................................52.2 图像的分类存储 .....................................................................................62.3 图像的特征提取 .....................................................................................62.3.1 颜色特征的提取 ..........................................................................62.3.2 形状特征的提取 ..........................................................................92.4 特征的索引技术 ...................................................................................122.4.1 降维技术 ....................................................................................122.4.2 多维索引技术 ............................................................................132.5 图像相似度度量 ...................................................................................142.6 相关的反馈机制 ....................................................................................162.7 小结及研究中的具体问题 ...................................................................17第三章 基于颜色的图像检索技术 ....................................................................193.1 颜色空间 ................................................................................................193.1.1 RGB颜色空间 ..............................................................................193.1.2 HSV颜色空间 ..............................................................................193.1.3 RGB与 HSV空间的转换 ..............................................................193.2 颜色量化 .............................................................................................203.3 基于颇色直方图的算法 ........................................................................213.3.1 颇色直方图特点 .........................................................................213.3.2 颇色直方图方法 .........................................................................22毕业设计报告纸III3.4 小结 ........................................................................................................29第四章 基于形状的图像检索技术 ....................................................................304.1 概述 ........................................................................................................304.2 基于主目标区的确定方法 ....................................................................314.2.1 彩色图像分割 .............................................................................314.2.2 主目标区的确定 .........................................................................324.3 基于主目标区的多特征综合检索算法 ................................................344.3.1 算法思想 .....................................................................................354.3.2 算法流程图 .................................................................................364.4 小结 ........................................................................................................37第五章 基于内容图像检索系统的设计 ............................................................385.1 系统架构设计 ........................................................................................385.2 系统功能设计 ........................................................................................405.3 数据管理 ................................................................................................435.4 用户界面 ................................................................................................445.5 检索系统的性能评价与分析 ................................................................465.5.1 性能评价 .....................................................................................465.5.2 实验结果与分析 .........................................................................475.6 小结 ........................................................................................................51第六章 总结和展望 ............................................................................................53参考文献 ..............................................................................................................54致谢 ......................................................................................................................57毕业设计报告纸第 0 页 共 62 页第一章 绪论1.1 引言近年来,随着计算机网络的飞速发展和多媒体编码技术的进步,网络上的各类资源日益丰富,尤其是直观形象的的多媒体信息备受人们的关注。全世界的数字图像的容量正以惊人的速度增长。无论是军用还是民用设备,每天都会产生容量相当与数千兆字节的图像。这些数字图像中共包含了大量有用的信息。无论是对专业的设计者,还是一般的普通网友,挖掘网络素材,查找和利用图像都成为一种需求。然而,由于这些图像时无序地分布在世界各地,图像中包含的信息无法被有效的利用和访问。这就要求有一种能快速而且准确地查找访问图像的技术,也就是所谓的图像检索技术。1.2 图像检索的的发展及应用图像检索技术的发展答题经过两个阶段:自 20 世纪 70 年代开始,有关图像检索的研究就已开始,当时主要是基于文本的图像检索技术,利用文本描述图像的特征:90 年代以后,出现了对图像的内容语义,如图像的的颜色、纹理、形状等进行分析和检索的图像检索技术,即基于内容的图像检索。1.2.1 基于文本的图像的检索技术(TBIR)20 世纪 70 年代末期,开始兴起基于文本的图像检索技术研究,简称TBIR。这项技术是将图像存储在一个数据库中,查找的时候用图像文件或关键字,额可以通过一些附加的图像描述信息作为图像的索引,和图像的存储路径和关键字啊之间建立联系,而图像本身还是以外部的方式存储。一般以分类目录浏览或者是关键词的形式检索。这一系列查询操作实质上是对文字内容描述的精确匹配或概率匹配,尽管有些检索模型有字典支持,但是仅仅局域文本的图像检索存在不少问题。目前计算机视觉技术和人工智能都无法自动对图像进行标注,都需要人工完成,这项工作不但费时,而且人工描述不可避免的存在偏差,不够准确,或是带有主观色彩,而且图像正丰富的视觉特征,如形状,颜色,纹理等无法用文本客观述。1.2.2 基于内容的图像检索技术(CBIR)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,允许毕业设计报告纸第 1 页 共 62 页用户输入一张图片,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。基于 CBIR 技术的图像检索系统,在建立图像数据库时,系统对输入的图像进行分析并分类统一建模, 然后根据各种图像模型提取图像特征存入特征库,同时对特征库建立索引以提高查找效率。而用户在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, 然后按照相似度从大到小的顺序将匹配图像反馈给用户。用户可根据自己的满意程度,选择是否修改查询条件,继续查询,以达到令人满意的查询结果。基于内容的图像检索技术 [1]区别原有系统人工标注的做法,是一种综合集成技术,自动提取视觉特征作为索引,如颜色,形状,纹理等,并储存在特征库中,用户查找时,只需要将自己对图像的模糊印象描述出来,哪怕不知道该图像的名称,就可以在大量图库中找到想要的图像。1.2.3 基于内容的的图像检索系统的研究缺陷基于内容的图像检索技术的研究已成为一大热点,但是这种查询容易以计算机为中心。因为对图像进行的是客观的描述,查找的结果仍不能完全满足用户的需求。主要有一下几方面的问题:1).人类感知的主观性和差异性:比如同一种颜色,不同的人或者同一个人在不同时间不同环境下的理解都不一样,这就是人的主观性和差异性;比如有人比较侧重纹理特征,不同的人理解的纹理相似性也是不一样的。(a) (b) (c)图 1.1 不同理解的夕阳风景毕业设计报告纸第 2 页 共 62 页2).图像底层视觉特征和高层语义的脱节:在图像检索时,用户使用的是高级语义,而检索系统多数算法是提取所给图像的底层特征,然后与数据库中的的图像的底层特征进行比较,输出相近的结果。出了人脸,指纹等领域,大多数算法很难找到底层特征和高层语义较好的结合点。3).目前大多数图像检索系统都采用了多特征查询,但是不同的系统对不同特征的检索都有不同的相似性度量方法,很难找到一个比较满意方法,使各特征综合相似度与用户要求最相符合。系统应尽量提供一个具有强大交互能力的查询界面。且操作简单直观,调整查询参数及组合,以获得满意结果。因为图像检索是个人查找需要的图像,人的主观性在查询过程中起到了很重要的作用,在交互性界面操作中,可以根据系统反馈的图像信息,修改检索条件,使检索结果更符合用户的个性化需求。同时计算机也能从人的反馈中不断改进来提高检索精度。1.3 本文研究的主要内容本文共分为六个章节,各章节安排如下:第一章:介绍了图像查询的两种技术,对传统的基于文本的检索技术和基于内容的检索技术的原理,特点,应用及典型模型进行了简单介绍,并比较了两种检索技术的优点和不足,提出了基于内容检索技术需要改进的几大问题。第二章:根据基于内容检索系统的设计需要,将详细介绍几大关键技术,对图像的分类存储方式,从颜色和形状两方面对颜色视觉特征的提取作重点介绍,由于提取出来的特征向量均为高维向量,在图像检索时为了提高检索效率,我们提出了特征索引技术,然后将介绍几种图像相似性的度量方法,根据用户对检索图像的不同需求采用不同的方法,为了提高系统与用户的交互性,本章还简单介绍了相关反馈机制的思想,最后提出了在研究过程中需要考虑的几大问题。第三章:主要对基于图像颜色特征的检索技术进行详细的分析,包括对颜色空间的转换,颜色的量化,然后在传统颜色直方图算法的基础上:对主色调直方图及基于子块的主色直方图进行研究,提出了改进思想,不仅较准确地表达了图像颜色组成,考虑了颜色空间分布,还提高了检索速度。第四章:主要介绍了基于形状的图像检索技术,从形状轮廓的角度对图像特征进行提取,采用了轮廓跟踪的算法对图像中主目标区进行确定,并提出了一种多特征综合检索技术,也就是在主目标区确定的基础上,用直方图相交法进行相似度衡量,对相似度较大的图像,再应用改进的基于子块主色提取算法。这样,在图像的主体范围内对颜色组成及空间分布情况都有比较好的掌握。毕业设计报告纸第 3 页 共 62 页第五章:将对基于内容的图像检索系统的结构设计,系统功能模块,系统数据管理和界面设计进行详细介绍,该系统将采用的 C/S 的三层架构,具有通用性和可扩展性。接着,系统将对本文研究的几种改进算法进行实验,通过实验结果对算法的优劣性进行比较分析。第六章:对本文进行了总结和展望。毕业设计报告纸第 4 页 共 62 页第二章 基于内容的图像检索的关键技术2.1 概述根据图像检索的基本思想,本文对基于内容的图像检索系统的设计是一个系统的,逐步求精的过程,一般可以把这种图像检索系统看作是介于信息用户和图像数据库之间的一种信息服务系统,用户通过它可按自然的方式从库中提取满足所需要内容的图像数据。这类系统的通用框架如图 2.1 所示。在建立图像数据库时,系统对输入的图像进行分析并分类统一建模,然后根据各种图像模型提取图像特征(如颜色,形状等)存入特征库,同时对特征库建立索引以提高查找效率,而用户在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,然后按照相似度从大到小的顺序将匹配图像反馈给用户。用户可根据自己的满意程度,选择是否修改查询条件,继续查询,以达到令人满意的查询结果。重 置 查 询 条 件用 户 设 置 查 询 条 件查 询 处 理 过 程产 生 结 果 集用 户 满 意输 出 结 果图 像 特 征 提 取相 似 度 匹 配特 征 索 引 库图 像 库是否图 2.1 基于内容图像检索结构图由上述过程可看出,以下几种关键技术 [5]是研究开发基于内容的图像检索系统的关键,也是解决检索问题和提高检索效率的关键。(1)图像的分类存储
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