29、图像检索技术：从传统到多阶段的革新

图像检索技术：从传统到多阶段的革新

1. 不同图像检索方法的实验评估

在图像检索领域，有多种方法可供选择。通过图13.5展示了不同方法的实际检索结果，左上角的图像为查询图像，其余10张为检索结果。从图中可以直观地看出，某种方法在检索相关图像的数量上表现突出。

1.1 MPEG - 7 通用颜色数据集实验

实验还在MPEG - 7通用颜色数据集（CCD）上进行。该数据集包含5000张图像和50个通用颜色查询（CCQ），每个查询都有指定的真实图像。CCD的图像来源广泛，包括库存照片库、新闻广播的连续帧、体育频道和动画等。

为了衡量单个描述符的有效性，采用了平均归一化检索排名（ANMRR）。ANMRR不仅能判断检索结果中是否找到正确答案，还能计算该答案在检索结果中的排名。ANMRR值越低，性能越好。

在评估检索性能时，使用50个CCQ图像作为查询，计算每个图像的精确率和召回率，再根据得到的精确率 - 召回率对计算平均精确率和召回率。结果表明，该方法的ANMRR值较低，性能较好。其中，颜色SIFT方法对图像的局部颜色和几何变化具有较强的鲁棒性，但在描述图像的颜色和纹理方面能力有限。与最先进的颜色SIFT描述符相比，该描述符在MPEG - 7数据库上的检索结果提高了21%。

1.2 基于区域的图像检索描述符

介绍了一种基于区域的图像检索描述符——完整二进制区域描述符（CBRD），它整合了图像的低级特征（颜色、纹理和形状）。该描述符维度较低，计算效率高。

为了减少区域比较的时间，采用了基于区域代码的方案。区域代码在检索过程中考虑对象的相对空间位置，提高了检索准确性，同时确保在不影响检索