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，为了提升检索效率和准确性，基于区域码的选择性区域匹配技术应运而生。下面将详细介绍该技术的原理、方法以及实验结果。

1. 区域码匹配原理

当查询感兴趣区域（ROI）的区域码为 1010（即右上角区域）时，会将其与区域码 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，减少了总比较次数，提高了系统的准确性。而且逻辑运算在计算上比相应的条件运算更高效。

2. 相似度度量

相似度通过比较与 ROI 重叠的块和目标图像中具有相似区域码的块来度量。区域码之间的相似度由相似位位置上的 1 来确定。具体计算方式如下：
- 首先获取查询图像中对应于 ROIs 的块列表 (B_r)。
- 然后以块为单位对目标图像进行 (n) 次扫描，找到 (B_r) 的最近块列表，其中 (n) 是目标图像中与 (B_r) 具有区域码相似性的区域数量。
- 相似度计算公式为：
[D(B_r, I_j) = \min(LDi(B_r, I_{j_{b_i}})); i = 1, \ldots, n]
其中，(D(B_r, I_j)) 衡量 (B_r) 与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}})) 衡量 (B_r) 与目标图像 (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。

3. 多 ROI 检索

当查询图像中指定了多