8、基于区域的图像检索与相似度度量：技术与挑战

基于区域的图像检索与相似度度量：技术与挑战

在当今数字化的时代，图像数据呈现出爆炸式的增长，如何高效且准确地从海量图像中检索出所需的图像成为了一个重要的研究课题。基于区域的图像检索（RBIR）系统在这方面展现出了巨大的潜力，它能够更精确地表示图像的语义信息，但仍面临着一些亟待解决的问题。

缩小语义鸿沟的技术

为了缩小图像底层特征与高层语义之间的差距，研究人员提出了一系列先进的技术。

• 机器学习工具的应用 ：部分技术借助机器学习工具，从分割后的图像区域的底层特征中提取高层语义概念。例如，Liu等人运用基于决策树的学习算法（DT - ST），利用语义模板对连续值的区域特征进行离散化处理；Fei - Fei等人则提出了增量贝叶斯算法，用于学习对象类别的生成模型，并在101个不同类别的图像上进行了测试。
• 相关反馈方法 ：基于相关反馈的方法在检索过程中利用反馈循环来反映用户的意图。比如，在某些研究中提出了查询点移动算法，用于处理正例场景，并采用增量聚类算法来加速反馈过程。
• 图像文本转换 ：Zhang等人提出将图像转换为文本文档，然后按照传统的基于文本的搜索方式进行索引和检索。
• 基于颜色 - 大小特征的图像检索 ：Chiang等人开发了一个基于区域的图像检索系统，该系统提供了一个用户界面，帮助指定查询图像中的分水岭感兴趣区域。此系统引入了一种名为颜色 - 大小特征的新型视觉特征，包括颜色 - 大小直方图和矩，用于整合分水岭区域的颜色和区域大小信息。同时，基于颜