基于内容的图像检索技术综述与展望

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摘要:伴随着多媒体技术、网络技术和信息数字化处理的高新技术的飞速发展,人们接触到越来越多的各种形式的图像信息,如何对如此大量的图像信息进行组织、管理和检索运用成为一个重要的研究课题。由于图像数据具有数据量大,数据结构复杂、模式多样等特征,传统的基于数值、字符等关键字的信息检索技术已经无法满足要求,基于内容的图像检索技术(CBIR,Content-Based Image Retrieval)应运而生,成为一个当前多媒体、信息检索等诸多领域广泛关注的研究问题。本文对内容的图像检索问题进行了综述,并展望了其未来的研究方向。

关键词:基于内容的图像检索;展望

中图分类号:TN957.52文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 06-0000-02

Content-based Image Retrieval Technologies Summary and Prospects

Tong Zhenxing

(Qiantang River Irrigation Management Office,Hangzhou311200,China)

Abstract:With the rapid development of multimedia technology, networking technology and information digitization processing,image data that people contact with are increasing.How to carry on the organization,the management and the retrieval to make good use of such a large number of image information is becoming an important research subject.Because of the features of images such as huge quantity of data,complex data structure and diverse patterns,the traditional information retrieval techniques,which are based on value and/or text comparison, are not sufficient.Then the research is shifted to the techniques of content-based image retrieval (CBIR),which is an effective and efficient image retrieval system for finding useful images in large databases or on Internet.In this paper,some key issues on CBIR are captured including feature extraction,similar measure,inquiry way,and image retrieval in compressed-domain. The open research issues in this field are also pointed out.

Keywords:Content-based image retrieval;Prospect

一、基于内容的图像检索技术综述

伴随着多媒体技术、网络技术和信息数字化处理的高新技术的飞速发展,互联网上的多媒体信息迅速膨胀,与此同时计算机所能处理的信息媒体范围也迅速扩大。一方面,图像作为一种内容丰富、表现直观的媒体,已经应用在各类领域;另一方面,人们面对越来越多的各种各样的图像信息,如何在这些海量图像信息中检索出自己需要的部分,是近年来网络信息处理已经面临的“瓶颈”,已成为国内外多媒体检索研究的热点之一。

传统的数据库检索采用基于关键词或描述性文本的检索方式,查询时需要指明文本特征,要求用户对文本特征的描述具有一定的准确性和规范性。但是由于图像内容的丰富内涵以及人们对图像内容进行抽象的主观性,图像的视觉特征难以用关键字来描述。因此不能客观反映图像内容的多样性,而且其数学模型、系统结构、查询方式及用户接口等也不具备有效管理和检索图像数据的能力,使得这种方法往往不能满足人们的需要,具体表现为:1.不能有效管理具有时空关系的多媒体数据,会直接影响到数据库的数据模型和索引方式;2.没有图像特征提取的工具,无法对图像进行内容的识别和解释;3.缺乏能表达图像特征多样性的查询方式,图像的许多特征并不能用简单的数值和字符来精确表达。

基于内容的图像检索(Content-Based Image Retrieval,简称CBIR)是一种新的检索技术,是指直接根据描述媒体对象内容的各种特征进行检索,它能从数据库中查找到具有指定特征或含有特定内容的图像(包括视频片段),它区别于传统的基于关键字的检索手段,融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术,能够满足用户对多媒体数据进行语意分析、表达和特征检索的要求。基于内容的图像检索主要具有如下特点:1.直接从媒体内容中提取信息线索;2.基于内容的检索是一种近似匹配,这一点与常规数据库检索的精确匹配方法有明显不同;3.特征提取和索引建立可由计算机自动实现,避免了人工描述的主观性,也大大减少了工作量;4.整个过程是一个逐步逼近和相关反馈的过程。

因此,在网络与信息高速发展的今天,由于不再是仅仅要求数据库和其它信息系统能对图像、视频和声音等媒体进行存储和基于关键字的检索,而且还要对多媒体数据的内容进行语义分析,以达到更深的检索层次。基于内容的多媒体信息检索作为一种特别强调其信息的新颖性、实用性和广泛性新型的检索技术成为发展趋势。一些研究机构对CBIR进行了深入的研究,并开发了相应的检索系统,例如QBIC、Virage。

二、总结与展望

当前,多媒体信息已成为人类信息表示的主要方式和内容。在这种形势下,信息访问和查询方式将向着以多媒体信息检索为主的方向发展。对海量信息查询,必须有一个有效、快速的搜索引擎。目前的文本搜索引擎对文本信息的查找起着举足轻重的作用,而对于图像信息来说,就必须研究基于内容的图像检索技术,本文对目前的研究现状进行了阐述。虽然研究已取得很大进展,并且还开发了许多CBIR系统,但离真正的实用阶段还有一定的距离,还有许多问题需要进一步深入研究:

(一)数据模型

目前,许多研究关注的是图像的特征提取及检索匹配算法,虽然方法很多,但没有一个统一的模型。数据模型是基于内容的图像检索系统的核心,模型决定了系统的查询和检索能力。建立的数据模型要能够充分反映媒体对象的内容,反映与领域无关、能够有效支持存储的物理特征和逻辑特征。图像数据检索模型的研究将设计图像内容描述的定义、图像内容描述的操作、图像内容的描述查询、图像描述的存储、组织和编码。

(二)特征提取和语义获取

需要易用的能对原始特征进行抽取的自动工具和获取逻辑特征的半自动工具用于开发大型、实用的多媒体信息检索系统。另外,还需要新的特征表示方法,如基于分形或小波的特征数学表示。

(三)高维索引

许多检索算法的实验数据仅仅几百个或上千个,虽然采用了顺序搜索,但感觉不出检索的响应时间。而对于大型的图像数据库,则肯定要建立索引。因为内容特征,尤其是在集成的检索中,特征矢量高达102级,大大多于常规数据库的索引能力。因此,需要研究新的索引结构和算法,以支持快速检索。

(四)基于内容的编码

目前使用的媒体,其格式和编码没有考虑到内容,只是针对颜色、像素、样值来编码。因此,从这些数据中抽取内容特征非常困难。如果我们在对媒体数据编码表示时就考虑到媒体的内容,即媒体包含其表示内容的信息,那么,对这些数据的内容进行检索就会更有效与准确。国际上MPEG标准化组织制定的MPEG 7标准,其目标就是实现基于内容的编码。

(五)图像多特征的相关反馈检索

基于内容检索的图像数据库中存在的一个主要问题是现有的检索方法都是以计算机为中心,使得一些查询结果计算机认为是相似的,而人却认为是不相似的。要解决这个矛盾,一方面对上面的检索方法进行改进;另一方面就是增进人机之间的通信,计算机将查询的信息反馈给人,人对查询结果的评判信息反馈给计算机,这种反馈的结构是让计算机能够具有一定的学习能力。

(六)检索效果的评价

在基于内容的检索中,由于检索算法比较多,需要对各种算法的检索结果进行评价,以比较其优劣。检索算法的评价方法能够在相同的条件下找出最佳算法,使不同的检索方法能更好地改进和提高,以使基于内容的检索方法朝更好的方向发展。检索效果通常用查全率、查准率和检索时间这三个尺度来衡量。从现在的研究情况来看,对于系统的响应时间和吞吐率的评价论述得较少,对检索效果评价更多地放在对检索结果的正确与否,主要使用的是查全率和查准率两个指标。因此,需要研究更为客观的评价标准,以便更全面地评价系统的整体性能。

图像检索技术的研究是一个涉及到多个领域的综合性课题,是对计算机视觉技术、数据库检索和管理技术、用户界面技术、数学建模技术、图像分析处理技术、计算机网络技术以及人类心理学等各个方面成果的融合,只有这样才能建立一个高效、快速、实用的图像检索系统。

参考文献:

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[2]茹芳,冀小平.基于内容的图像检索技术研究[J].图书情报档案,2008,30

[3]田靓.基于颜色内容的图像检索方法的比较[J].包装工程,2009,4