基于内容的图像检索技术的研究与系统实现

吴英男

（广东省外语艺术职业学院 信息学院，广东 广州 510240）

0 引言

随着人们生活质量的提高，对物质有了更高的追求，由于图像主要用于评价某一事物，并且图像中所能够呈现出的信息要远远超过其他方面所能呈现出的内容。在我国多媒体以及互联网技术的不断发展下，有关图像技术方面的应用也越来越广，并且数据承载量也在逐渐增加，从存储到运输，从处理到查询均是图像检索技术应具备的功能。操作人员可以从数据库中寻找信息，并且还应保证检索技术的准确性，多媒体技术的不断发展对图像检索技术有很大的帮助，能够有效解决用户在使用过程中存在的问题。

1 图像检索技术在国内外的主要发展状况

早在1970年便有了图像检索技术的出台，并且其更多的是应用文本索引技术，各项工作的开展需要有文本数据的支撑，并且在进行查询方面的内容时也需要将图像文本作为数据支撑，该方法在应用过程中会涉及到关键词、标题等方面的内容，在完成初步操作后便会将相关数据进行储存后再建立联系，这样便完成了文本检索工作，随着社会的发展进步，此方法已不能满足工作需求，其存在的不足主要有以下几个方面：第一，在标注图像时需要由人工操作完成，虽然能将各种小图像汇总在一起，但却无法精准的统计数量，使用此方法存在很大的弊端；第二，各图像之间所呈现出的信息种类很多，并且存在很大的不同，导致各图像在分类上没有统一标准。在1990年之后，便出现能够对图像内容以及语义进行检索的技术，其主要依据图像检索技术进行扩张，提前抽取数据库中的相关信息，将某一图像作为目标图像，随后系统便会读取其中的特点，并自主与其他图形数据进行对比，最后将所收集到的相同的图像展现给用户，通过对比新旧两种检索技术可以发现，两者在速度以及效率方面的内容均有很大的改进空间[1]。

通过调查可以发现，当前我国常用以下三种技术对图像进行检索：第一，根据颜色之间的不同进行检索，检索颜色是最常见的一种技术，其能够将相关数据更加直观的展示出来，以直方图的形式呈现出来，此项检索技术虽然在提取以及计算方面占据优势，但却无法将更加直观的内容展现给用户；第二，根据纹理之间的不同进行检索，检索人员可以通过记录纹理的粗糙程度、方向等性能来进行展示；第三，根据形状之间的不同进行检索，此项技术主要是通过分析图像整体的形状以及轮廓展开研究，将数据库中形状相同的图像进行分类汇总。

2 对不同图像之间的内容展开研究

2.1 有关图像颜色方面的内容

与其他内容相比，颜色所能到来的感受是最为明显的，其能够全面的将信息展现出来，不需要通过额外分割或者加工处理，并且经过旋转或移动是不会发生改变的。在根据颜色对图像进行检索时主要会涉及到三方面内容，即选择适当的颜色空间、选择适当的提取方法以及选择准确的匹配技术，并且不同颜色空间对应着不同的颜色模型，检索人员可以结合实际情况来选取，确保检索技术的作用能够发挥出来。

例如，有某一项案件中用到了图形颜色进行检索的方式，并且选用了RGB颜色空间，这主要是由于申请人考虑了颜色所转换的空间是不同的；此外，还有一项案件使用了纹理以及图像混合的图像检索方式，其所选用的是HSV的颜色空间，在检索过程中需要从H通道中的色调入手来获取整体的色调数组，在设置亮度时会通过调整S和V通道中的数据进行，最后还会通过分析整体的色调数组以及亮度获取对应特征，且所呈现出的模型是多种多样的。当在对颜色模型进行检索时，在选用颜色空间时Lab、HSV是最为常见的两种类型，并且操作方式与替换方式均十分简便[2]。

2.2 有关图像纹理方面的内容

对图像而言，纹理能够展现出一种独特的视觉冲击，并且也是整个检索环节最为关键且无法准确描述的内容。一般而言，会通过分析纹理的构成元素以及排列布局展开研究，重点在形态、图论以及拓扑法等三种形式。而频谱法则是将多角度分析和时频分析进行结合，随后根据主要的纹理形式来分析定位，有关小波变换以及分形方面的内容均是在此基础上完成的。通过调查分析可以发现，专家们更多的是关注纹理特征的主要提取技术，目前灰度共生矩阵法、随机场模型法是最常见的两种，具有操作简便、准确性高的特点，值得推广。

由于提取纹理特征的方式并不仅仅有上述几种类型，然而整体的统计技巧均与统计法、结构法以及频谱法有很大的联系。在对案件进行分析时有一项提到了有关纹理特征所需要用到的检索技术，其主要应用到特定的空间分析技术，并应用Variogram函数进行统计，以区域化展现的形式对相关数据进行统计，将统计结果以函数值的形式呈现出来，将整个图形的结构性以及统计性方面的内容展现出来。尽管此申请是在统计纹理特征的基础上完成，然而并没有用到几种常见的数据模型，此种方式能够帮助申请人判断图像纹理的主要特点，同时还能有效提高准确性，实现了对原有技术以及特征的创新，取得了十分显著的效果。除此之外，还有某一案例在对纹理特征进行检索时主要用到了机器人进行检索，同时还需要用到灰度共生矩完成纹理特征检索，使用特定模型对整个系统进行数据分析，整个过程是客观与准确的[3]。

2.3 有关图像形状方面的内容

在对形状特征进行检索时需要事先对检索目标进行分割，在确保各项数据准确的前提下开始检索。当前我国已有多种检索技术用于形状的图像检索，其中最常见的技术主要有以下几种：全局特征直接匹配、基于局部不变量、基于变形模板匹配、利用变换域和形态学等物种方法。倘若按照形状表达的形式进行分类，则会涉及到区域的形状描述符与基于边缘的形状描述符两种，这两种形式在应用过程中存在不同，首先，前者主要将整个目标区域的形状元素进行汇总，技术人员在选用描述方式时有面积、中心、矩、骨架等形式可供选择；其次，后者主要将整个目标区域的边界元素进行汇总，技术人员在选用检测算子时有5种形式，即Canny、Gaussian、Sobel、Roberts和Prewitt等等[4]。

通过考察可以发现，形状提取无论是在图像，还是文字检索方面均取得了十分显著的成就，并且还有专利在对区域形状进行检索时所用到的技术，其在检索过程中使用了选中分层划分技术对目标区域内容进行检索，并遵循旋转分层的原理对原有技术进行创新，使得当前所选用的技术标准能够满足社会发展需求，技术人员可以通过研究图像的主要特征来分析所能对图像检索技术带来的便利，并且还可以借助组合描述算法来对目标区域内容进行分解，此中检索技术能够减少储存空间，并且利于编程环节工作的开展。曾有一案例中讲到了有关形状匹配的图像检索技术，其在实际应用过程中需要借助上下文算法的作用，对原有形状以及特征进行描述，随后在对汉字进行检索时加入不变矩算法，此形式不仅能够获取准确的函数值，还能够获得更多人的认可，当在对古书法方面的内容进行检索时可以通过数字化的方式来完成，确保所呈现出的数据结果能够将作者方式的思想以及风格展现出来，使用针对碑文中提取能够在一定程度上提高形状检索的准确性，并且检索效率相对较高，有良好的鲁棒性，值得大范围应用。

2.4 有关图像空间关系方面的内容

由于每一图形之间都有多种空间分布形态，每种空间形式又根据其特有的空间关系进行了模型划分，其中最常见的便是方向以及空间结构的划分。除此之外，要想能够获取根据图像的空间关系，还应当对局部特征之间的内容进行研究、分析，目前我国常用的方式主要有三种，即SIFT、SURF和BRIEF，三种方式均有各自的特点，需要检索人员根据实际状况的不同展开分析，确保所选用的提取方法能够满足需求。

3 当前我国内容图像检索技术的发展前景

有关内容图像检索方面的内容是具有很强综合性的，是一项全面的集成技术，在对此方面内容进行研究时会涉及到模式识别、图像分析以及信息检索方面的内容，当前我国在各个领域均有了十分显著的成就，然而在发展过程中也存在相应的问题需要改进，希望有关部门能够加大对改进工作的重视，尽早解决存在的问题，推动我国内容图像检索技术的发展。

在对图像色彩特征进行分析时主要存在的问题时有相似度定义以及视觉感两方面的问题，这主要是因为不同个体对色彩的感知以及判断是存在差异的，要想能够从根本上提高检索质量，则必须要加大对色彩物理以及个体心理方面的研究力度，确保各项工作能够顺利开展[5]。

能够实现与数据库技术的结合，在对大批量图像数据进行处理时，数据库则会演变为检索系统的最终段部分，此种形式会对图像特征以及计算速度造成一定的影响。

能够实现与多媒体或者互联网技术的钱融合，在我国互联网技术不断发展的背景下，图像检索技术也应紧跟时代发展的潮流，使图像检索技术能够得到迅速发展。

4 结论

通过上文的论述可以发现，有关内容图像检索中所设计到的内容是多种多样的，并且该技术在应用过程中需要借助图像检索系统来完成，其不仅能够准确地对数据库内的图像进行检索，还能够应用在互联网、电子图书馆、商标以及医疗行业，有着良好的发展空间。目前，图像检索技术有着十分广泛的应用范围，并且技术发展逐渐完善，成为一些大型企业的关键技术，由文本检索转变为图像检索，由人工检索转变为智能检索，由感知文字转变为视觉体验，这表明我国科学技术在不断发展，并且是居民日益增长的物质需求所带来的文化产物，因此，有关部门在发展此项技术时要做到严谨，大力推广此项技术的发展。