22、基于区域码的选择性区域匹配图像检索技术

基于区域码的选择性区域匹配图像检索技术

在图像检索领域，如何高效准确地找到与用户查询相关的图像一直是研究的重点。本文将介绍一种基于区域码的选择性区域匹配的图像检索方法，它在处理多感兴趣区域（ROI）的图像检索时表现出色。

1. 区域码匹配原理

当查询 ROI 的区域码为 1010（即右上角区域）时，它将与区域码 1000、1001、1010、0010、0110 和 1111（即顶部、右侧和中心区域）进行比较。这种方法考虑了多个 ROI 的相对位置，通过这种方式比较特征可以减少比较的总数，提高系统的准确性。而且，逻辑运算在计算效率上比相应的条件运算更高。

2. 相似度度量

相似度的测量是通过比较与 ROI 重叠的块和目标图像中具有相似区域码的块来实现的。区域码之间的相似度通过在相似的位位置查找 1 来确定。具体计算公式如下：
[D(B_r, I_j) = \min(LDi(B_r, I_{j_{b_i}})), i = 1, \ldots, n]
其中，(D(B_r, I_j)) 测量 (B_r) 和目标图像之间的相似度，(I_j) 表示图像数据库中的第 (j) 个图像。(LDi(B_r, I_{j_{b_i}})) 测量 (B_r) 和目标图像 (I_j) 中每个块列表 (I_{j_{b_i}}) 之间的距离。在本工作中，块的相似度使用欧几里得距离度量来计算。

3. 多 ROI 图像检索

当查询图像中指定了多个 ROI 时，系统会考虑多个 ROI 的空间位置和相对位置，以准确反映用户的意图。例如，ROI - 1 的区域码为 0001，它将与数据库图像的块 1、4、5 和 7 进行比较；ROI