36、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

在当今数字化时代，基于内容的图像检索（CBIR）系统在各个领域发挥着重要作用。本文将介绍几种流行的CBIR系统，包括SIMPLIcity、VisualSEEk和WebSEEk，探讨它们的工作原理、特点和优势。

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。这些提取的区域会进一步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。

• 工作流程

  • 图像分割 ：首先，将每个图像划分为4×4的块，分别计算每个块的特征向量。然后使用统计聚类算法（如k - means算法）将图像快速分割成区域，每个类对应分割图像中的一个区域。
  • 特征提取与分类 ：提取每个区域的特征，并对区域进行分类，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 ：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，计算图像的语义，并将查询图像与具有相似语义的数据库图像进行比较。比较后，结果将按相关性降序显示。

• 优势

  • 减少分割误差影响 ：基于