1、内容式图像检索：原理、技术与应用

内容式图像检索：原理、技术与应用

1. 图像检索的背景与需求

在过去十年里，每天拍摄、存储和分享的数字图片数量持续增长。据保守估计，2017 年拍摄的数字照片数量超过 1 万亿，其中约 85% 是用手机拍摄的。同年，全球以数字形式存储的照片几乎达到 5 万亿张，大量照片通过网页、图片库（如 Flickr 和 Shutterstock）以及社交媒体（如 Facebook 和 Instagram）在互联网上共享。

然而，绝大多数这些“图像数据库”既没有分类，也没有附带元数据和标签。如果想要从数据库中检索包含特定对象（如狮子）的图像，在没有标签的情况下，就需要仅基于图像内容进行搜索。这一过程被称为基于内容的图像检索（CBIR）。鉴于我们周围图像数量巨大，开发快速的 CBIR 算法并合理组织数据库以实现高效搜索至关重要。

2. 图像检索的类型

图像检索主要分为基于文本的图像检索和基于内容的图像检索：
- 基于文本的图像检索 ：这种方式依赖于图像附带的文本描述、标签或元数据来进行搜索。例如，在一个带有详细标签的图像数据库中，用户可以通过输入“狮子”这个关键词来查找包含狮子的图像。但这种方法的局限性在于，并非所有图像都有准确和完整的文本描述，对于大量缺乏标签的图像，基于文本的检索就无法发挥作用。
- 基于内容的图像检索（CBIR） ：当没有可用的文本标签时，CBIR 通过分析图像的视觉内容来进行检索。用户提供一个查询图像（如一张狮子的图片），系统会返回与之“相似”的图像。CBIR 算法需要解决两个主要挑战：一是如何用低维描述符高效、高压缩地表征图像内容（图像索引阶段）；二是