24、图像挖掘与基于内容的图像检索技术解析

图像挖掘与基于内容的图像检索技术解析

1. 引言

在当今数字化时代，图像和视频数据等视觉信息如同数值、文本、语音等非视觉数据一样，在全球范围内广泛传播。数据挖掘旨在从大规模数据集中发现隐藏的模式和知识，以提取有价值的信息。而图像挖掘则专注于从大型图像和视频数据库中挖掘有价值的信息，不过这一领域仍处于早期发展阶段，目前的工作主要集中在基于内容的图像检索（CBIR）系统的开发上。

从大型图像数据库中检索查询图像是计算机视觉和图像处理领域的重要任务。随着多媒体资源和数字图书馆的不断增多，对开发高效的图像索引和检索工具的需求也日益迫切。尽管目前有许多用于检索文本的搜索引擎，但能够快速检索强度和彩色图像的工具却相对较少。传统的图像搜索和索引方法不仅速度慢，而且成本高，因此，开发高效的图像挖掘和CBIR算法具有重要的现实意义。

图像的索引和检索通常旨在获取语义信息，但利用机器视觉技术自动分割图像并提取语义信息仍然是一个具有挑战性的问题。许多图像属性，如颜色、形状和纹理，与图像中的语义信息密切相关。例如，老虎的皮肤具有独特的纹理，利用这一属性可以对老虎的图像进行索引和检索。

基于相似度度量的图像检索是CBIR中常用的一种优雅技术。理想情况下，CBIR系统应该能够自动提取特定应用领域中图像的语义信息。在很大程度上，颜色、纹理和形状等低级图像特征被广泛应用于CBIR。在进行图像检索时，我们通过相似度关系来确定数据库中图像之间的对应关系，将查询图像与数据库中最接近的图像进行匹配。因此，选择和提取构成图像的低级特征，以及基于相似度的匹配和分类是CBIR中的两个关键问题。

2. 图像挖掘

传统的数据挖掘技术主要针对结构化数据类型，而图像数据