34、流行的基于内容的图像检索系统介绍

流行的基于内容的图像检索系统介绍

在当今数字化的时代，基于内容的图像检索（CBIR）技术变得越来越重要。它允许用户根据图像的视觉特征，如颜色、纹理、形状等，来检索相关的图像。本文将介绍几种流行的CBIR系统，包括SIMPLIcity、VisualSEEk和WebSEEk。

1. SIMPLIcity系统

SIMPLIcity是一个基于颜色、纹理、形状和位置特征进行图像检索的CBIR系统。它将图像表示为一组区域，并分别提取每个区域的特征。以下是其主要特点和工作流程：
- 特征提取与区域分类
- 图像被初始划分为4×4的块，分别计算每个块的特征向量。
- 使用统计聚类算法（如k - means算法）将特征向量聚类，将图像快速分割成多个区域。
- 对分割后的区域进行纹理和非纹理分类，这种分类有助于缩小搜索空间，提高检索性能。
- 该系统还将区域分为多种类别，如室内 - 室外、有害 - 良性、有纹理 - 无纹理、城市 - 风景、有人 - 无人以及图形 - 照片图像等。
- 查询处理流程
- 如果查询图像不在数据库中，会对查询图像应用类似的特征提取过程，并计算图像的语义。
- 将查询图像与具有相似语义的数据库图像进行比较。
- 比较完成后，结果将按照相关性降序显示。
- 集成区域匹配技术（IRM） ：使用IRM技术将查询图像的每个区域与数据库图像的相应区域进行匹配。这种基于单个区域的图像检索具有以下优点：
- 减少不准确分割的不利影响。
- 有助于澄清特定区域的语义。