17、图像索引的分类

图像索引的分类

1. 引言

随着计算机技术的飞速发展，图像数据在各种应用中变得越来越重要。无论是医学成像、计算机辅助设计（CAD）、地理信息系统（GIS），还是普通的数字照片库，图像数据的管理和检索已经成为一项关键技术。传统的数据库管理系统在处理结构化数据方面表现出色，但在面对非结构化的图像数据时却显得力不从心。因此，专门设计的图像数据库系统应运而生，其中索引技术是提高图像检索效率的核心。

2. 图像索引方法的分类体系

图像索引方法可以根据用于索引的不同图像特征进行分类。这些特征包括但不限于形状、颜色、纹理等。每个特征又可以根据其语义表示进一步细分。不同的语义表示类型决定了不同的索引方法。以下是几种常见的图像特征及其分类：

2.1 形状特征

形状特征对于图像数据库系统尤为重要，尤其是在指纹识别系统和面部识别系统中。形状特征可以通过边界的几何属性来表示。例如，在指纹识别系统中，查询可能涉及“检索所有具有特定哈希结点的指纹图像”。而在面部识别系统中，查询可能是“检索所有具有圆形轮廓的脸部图像”。

2.1.1 形状特征的表示

形状特征可以通过边界上的16种基本形状特征之一来表示。每个基本特征可以是一条线段或一个弧段，弧段可以是凸的或凹的。因此，基本特征可以用一个特定的数值表示。边界可以被存储为一维数组，每个形状特征通过一维数组的索引位置来表示。这种简单的表示方法利用了高效的一维数组查找算法。对于具有相似形状的对象，它们将以相似的方式编码，从而可以通过简单的数组查找来进行快速匹配。

2.2 颜色特征

颜色特征是图像检索中另一个重要的维度。颜色特征可以通过