文 献 综 述

一．课题背景

随着计算机网络技术和多媒体数据库技术的迅猛发展，人们越来越多接触到大量的图像信息,图像成为一个普通载体用来描述和存储信息。传统的基本的关键字搜索已经无法满足人们对图片信息的搜索需求,因此,基于内容的图像检索技术受到越来越多人的关注,成为一个热门研究课题。

基于内容的图像检索技术对促进图像技术的发展具有重要的作用。首先，在检索图像的准确度上，基于内容的图像检索技术把图像的颜色、形状、纹理等视觉特征作为图像的内容来查找和匹配图像，通过算法实现图像特征的提取和图像间的相似性匹配，提高了检索结果的准确性。其次，从技术层面上讲，将基于内容检索引擎嵌入至常规数据库管理系统中，可以实现多媒体数据的检索。再次，从操作性来看，可以对图像的这些特征进行自动的提取和匹配，大大减少了人工的工作量，使海量图像的管理和索引成为可能。最后，从应用领域来看，它可广泛应用在遥感图像、空间探测、医疗图像、天气预报、公安、艺术馆藏资料管理等诸多领域。它也是下一代多媒体技术和数字图书馆技术的一项关键性技术^[9]。

二．国内外研究现状

国外关于基于图像内容的检索研究较早，该技术是随着数字图书馆的发展而逐渐发展而成的。1994年美国启动了持续4年的”数字图书馆”项目。1998 年，美国自然科学基金会（NSF）、国防部高级研究计划署（DARPA）、国家航空航天局（NASA）、国家医学图书馆（NLM）、国会图书馆（LOC）、国家人文科学基金会（NEH）和联邦调查局（FBI）联合自主 DLI 第二期计划的（DLI2）的实施，掀起了全球性的数字图书馆研究的热潮。同时也促使基于内容的图像检索技术迅速成为研究的热点问题。目前，国外作为商业软件包的图像检索系统已经问世，各著名大学、研究机构和公司等都推出了各自的图像检索系统，而且这些图像检索系统还在不断的完善之中。代表性图像检索系统主要有：IBM 的 QBIC，MIT 的 Photobook，Columbia 的 VisualSEEK，Excalibur 公司的 Excalibur 视觉检索产品等。

国内从20世纪90年代后期开始致力于基于内容的图像检索技术的研究，因此国内对于基于内容的图像检索理论与应用的研究相对滞后，系统而又有创新性的研究成果不多。从目前的研究和应用现状来看，国内基于内容的图像检索技术主要应用在医药卫生领域、工业生产和机械制造领域、农业生产领域、国防科技领域以及娱乐文化领域。国内开发的较有代表性的系统有：中国科学院计算技术研究所和北京图书馆联合开发的”基于特征的多媒体信息检索系统 MIRES”，清华大学开发的 Internet 静态图像的基于内容检索的原型系统，浙江大学开发的 Photo Navigator、Photo Engine 和 WebcopeCBR 等^[3]。三．CBIR（Content Based Image Retrieval）的基本模型

不同应用领域的CBIR模型是不一样的，但CBIR的基本模型可以为图1所示。系统主要由三部分组成：上面的交互层、中间的处理层和底层数据存储层。其中交互层负责系统和用户交互，比如提示用户输入检索图片，以及将检索结果展示，吸取反馈信息等，处理层负责数据处理，其核心部分为图像的特征提取和基于相似度计算或分类，该部分是检索系统的核心部分，因此其直接决定着检索的效果和用户体验，为使其可以逐渐提高，该部分可设计成可更新和参数可修正的模式。数据存储部分首先要存储图像视觉信息，对于图像的特征信息可以单独在数据库中存储，也可以使用在线计算的方式获取。而对于输入的图像只能使用在线计算的方式提取特征，且特征提取使用的算法应和数据库图像提取特征时使用的算法一致^[2]。

检索过程首先对于给定的待检索图像进行预处理和内容性特征的提取，然后根据用户检索需求选用适当的匹配算法，求得待检索图像和图像特征库中的库图像特征之间相似程度作为两图像间的相似度和检索指标，最后根据相似度将特征库中特征对应项图像按顺序呈现给用户。