简析图像检索系统中的CBIR技术(推荐3篇)

祁梦分享2019-05-09 08:10:30 次阅读

简析图像检索系统中的CBIR技术篇一

图像检索系统是一种能够根据用户给出的查询图像，从图像数据库中检索出相似图像的系统。在图像检索系统中，内容相关的图像检索（Content-Based Image Retrieval，CBIR）技术是非常重要的一种技术。CBIR技术通过对图像内容的分析和处理，实现对图像的语义级别的相似度比较和检索。本文将简析图像检索系统中的CBIR技术，包括其基本原理和实现方法。

CBIR技术主要包括图像特征提取和相似度度量两个基本过程。图像特征提取是将图像内容转化为可用于相似度比较的特征向量的过程。常用的图像特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。颜色特征是指提取图像中的颜色分布信息，包括直方图、颜色矩和颜色矢量等。纹理特征是指提取图像中的纹理信息，包括灰度共生矩阵、小波变换和Gabor滤波器等。形状特征是指提取图像中的形状信息，包括边缘检测、轮廓描述和尺度不变特征变换（SIFT）等。相似度度量是对图像特征进行比较和计算相似度的过程。常用的相似度度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。

在实现CBIR技术时，需要解决图像特征的提取和相似度度量两个关键问题。图像特征的提取需要根据具体的应用场景选择适合的特征提取方法，并对提取得到的特征进行归一化和降维等预处理操作，以减少特征维度和计算复杂度。相似度度量需要选择合适的相似度度量方法，并结合查询图像的特征和图像数据库中的特征进行比较和计算相似度。相似度度量的结果可以通过排序算法进行排序，以便将最相似的图像排在前面。

CBIR技术在实际应用中有着广泛的应用前景。例如，在医学图像检索中，CBIR技术可以帮助医生从大量的医学图像数据库中检索出与当前患者图像相似的病例，提供更准确的诊断和治疗方案。在图像搜索引擎中，CBIR技术可以帮助用户从互联网上检索出与查询图像相似的图像，提供更准确和丰富的搜索结果。在安全监控系统中，CBIR技术可以帮助安保人员从监控视频中检索出与目标人物相似的行为轨迹，提供更有效的安全防护措施。

综上所述，CBIR技术是图像检索系统中的一种重要技术，通过对图像内容的分析和处理，实现了对图像的语义级别的相似度比较和检索。CBIR技术包括图像特征提取和相似度度量两个基本过程，需要解决图像特征的提取和相似度度量两个关键问题。CBIR技术在医学图像检索、图像搜索引擎和安全监控系统等领域有着广泛的应用前景。