4、基于内容的图像检索与多媒体交互技术探索

基于内容的图像检索与多媒体交互技术探索

1. 基于内容的图像检索概述

随着图像库的快速增长，高效且有效的图像检索工具变得至关重要。基于内容的图像检索（CBIR）技术直接从图像数据中提取特征，并利用这些特征查询图像集合。图像特征通常描述图像的颜色、纹理和形状等“内容”。接下来，我们将深入探讨CBIR的一些高级主题。

2. 从压缩图像中提取图像特征

由于存储空间和带宽的限制，绝大多数图像都是压缩的。然而，传统的CBIR技术通常在像素域（即未压缩的数据）上运行，因此在计算特征之前需要对图像进行解压缩，这会带来计算开销。压缩域检索技术允许直接在压缩图像数据上执行CBIR。

2.1 JPEG压缩技术

JPEG是当今图像压缩的事实标准，它是一种有损压缩技术。为了实现高压缩率（通常在1:20到1:100之间），会牺牲一些原始信息，压缩后的图像与原始图像会有差异，但与减少空间需求所带来的收益相比，这些差异较小。

JPEG的压缩过程如下：
1. 图像分块 ：将图像分割成8×8的图像子块。
2. 离散余弦变换（DCT） ：对每个块执行二维离散余弦变换，得到一个直流（DC）系数和63个交流（AC）系数。DC系数描述该块的平均值，AC系数表示较高的频率。
3. 量化 ：由于图像在区域上变化缓慢，大部分能量集中在DC和较低的AC系数中，因此可以对较高频率进行更粗略的编码。量化步骤优先考虑较低频率，这使得JPEG成为一种有损技术，因为量化不是唯一可逆的。
4. 编码 </