圖像檢索算法的研究.pdf

1、隨著網絡技術和存儲技術的不斷向前發(fā)展,圖像數據正以指數級的方式增長,越來越多的數據分布在網絡上,這對于用戶如何高效、快捷和輕松地查詢到自己想要的圖片信息是個難題?；趦热莸膱D像檢索算法的提出正是為了解決海量的圖像數據難以手工標注以及用戶需求快速地查詢到想要的語義信息圖像的問題?；趦热莸膱D像檢索算法利用計算機自動的提取圖像的底層視覺特征、在特征空間上定義相似度度量準則,計算查詢圖像和數據庫中源圖像之間在底層視覺特征向量上的差異,從而來描

2、述兩幅圖像之間的語義差異性。其在最初的一段時間取得了相當的成功。但是由于圖像的底層特征和圖像高層語義之間的“語義鴻溝”問題,基于內容的圖像檢索算法無法從根本上克服圖像的底層特征對圖像高層語義描述的不一致性。在此基礎上,研究者開始尋求其他的檢索算法或者對原有算法進行改進,逐步縮小二者之間的“語義鴻溝”問題:提出了基于區(qū)域的圖像檢索、相關反饋和高層語義建模等方法。其中基于區(qū)域的和高層語義建模的方式從根本上講,還是沒有脫離基于圖像底層特征,只

3、是利用其它相關技術對基于圖像底層視覺特征的檢索算法的性能進行了提高。而相關反饋技術的提出是區(qū)別于其它兩種的,這一方式的提出考慮了檢索過程是一個用戶參與的過程,系統完全可以把用戶在參與的過程中提供的信息融合進檢索算法來提高檢索結果的精確度。但是除了圖像的像素信息之外,圖像中還有其他的信息可以用來提高對圖像語義信息的理解。相機元信息(Exif)記錄了圖像在拍攝的時候相機中各種參數的狀態(tài)和數值,如:閃關燈是否打開、曝光時間、光圈長度等。這些信

4、息對于圖像的語義信息的理解有著輔助作用,已有的研究文獻也證明了該觀點。不同的物體概念和不同數值的相機元信息相互關聯,如閃關燈在室內比在室外更容易打開、光圈長度值對于風景圖像和物體圖像的差異很明顯。而問題的關鍵在于研究發(fā)掘出相機元信息和圖像的高層語義之間的關系。本文在綜合上述信息后,提出了一種融合了相機元信息的基于區(qū)域的圖像檢索算法。該算法首先利用圖像分割算法將圖像分割成區(qū)域塊,然后在區(qū)域塊上利用MPEG-7所定義的底層顏色描述子提取底層