數字圖像檢索技術進展及其前景

樂曙光

（信陽師范學院物理電子工程學院 河南 信陽 464000）

0 引言

隨著計算機網絡的飛速發展，網絡上的各類資源日以豐富，尤其是直觀形象的多媒體信息備受人們的青睞，數字圖像的存在感越來越強。雖然它們包含大量的有用信息，卻以散亂地形式存在不同的角落。所以要想充分利用這些有用信息，就需要有一種可以快捷精準的訪查圖像的技術，也就是所謂的圖像檢索技術。

1 圖像檢索技術的進展

圖像檢索技術的進展大體上經過了兩個階段：基于文本的圖像檢索和基于內容的圖像檢索。

1.1 基于文本的圖像檢索技術

20世紀70年代，數據庫專家開始在圖像文本標注的基礎上對圖像進行基于關鍵字的檢索。首先為圖像文件找到盡量確切的關鍵字。然后把這些關鍵字和圖像的存儲路徑相關聯，再用基于文本的數據庫管理系統進行圖像檢索。這個方法其實就是把圖像檢索變為與其對應的文本檢索。

1.2 基于內容的圖像檢索技術

進入20世紀90年代以后，隨著大規模數字圖像庫的出現，基于圖像內容的檢索技術應運而生，和以前的人工標注方式不同的是，它可以收集圖像中的，顏色，形狀，紋理等特征，然后保存起來。搜索的時候，你僅需把記憶中的模糊樣子表示出來，就算不記得它叫什么，也同樣可以在圖像庫中找到想要的圖像。

2 圖像檢索技術進展中的典型的圖像檢索引擎

在圖像檢索技術的進展中主要有以下幾種圖像檢索引擎。

2.1 Amazing Pictures Machine 系統

Amazing Picture Machine是NCRTEC組織開發的真正人工建立的完全的關鍵詞式索引Amazing Picture Machine由人工負責選擇圖像豐富的站點，然后對每幅選定的圖像內容進行描述，給出關鍵詞。

2.2 QBIC系統

QBIC是IBM Almaden研究中心開發的基于內容的圖像檢索系統，這是目前應用最廣泛的圖像檢索系統[4]。QBIC提供了顏色屬性、形狀屬性兩種屬性的檢索功能，其檢索效率非常高。除基于內容特性的檢索外，QBIC還提供輔以文本的查詢手段。

2.3 Webseek圖像檢索系統

Webseek是由哥倫比亞大學研制開發的面向WWW的文本和圖像的搜索引擎，它充分利用圖像與區域之間的空間關系，從壓縮域中提取視覺特征。WebSeek采用代理自動搜索可視信息并對其進行分類，目前已分類的圖像有66萬多幅，形成了一個極富創新性的圖像目錄，主題分類是它的主要優點。

2.4 Visual Retrieval Ware系統

Visual Ret rievalWare是由Excalbur提供的查詢系統之一，它是一個特別高級以及高效的檢索工具。Excalbur提供包括基于形狀、顏色、顏色結構、紋理、亮度結構和縱橫比在內的幾種圖像屬性檢索方法。然而需要指出的是，當主要用形狀屬性來檢索時，得到的結果有可能會毫無關聯。所以，要注意圖像的形狀相似性與該圖像中物體之關系這個相當重要的一環。

3 圖像檢索技術的應用前景

隨著計算機技術的飛速發展，圖像檢索技術的應用越來越廣泛。

3.1 圖像檢索技術在數字圖書館建設中的應用前景

作為知識經濟的重要載體，數字圖書館將成為未來社會的公共信息中心和樞紐，數字化將是未來圖書館的發展方向。它可以通過各種多媒體媒介終端，比如時下流行的各種智能手機，各種平板電腦瞬時發布和傳播大量文獻資源的相關信息，對大眾進行“引導”或“導航”。進而牽引著文化的交流以及觸動其正向發展。

3.2 數字圖像檢索技術在生活中的應用前景

未來的互聯網是多媒體數據的時代，圖像、視頻將很快取代文本成為互聯網上主要的信息。多媒體檢索將取代文本檢索，圖像檢索將悄然地走進我們的生活。隨著數碼相機的普及和掃描儀進人家庭，越來越多的家庭將家庭相冊存入了計算機，這樣有一個很大的好處就是方便檢索。它還可供醫學臨床、教學和研究使用的醫學圖像數量以指數速度膨脹。隨著現代化醫院信息系統的發展，電子病歷將成為不可缺少的組成部分，基于Internet的全球虛擬病歷系統已在開發中，等到此項目完成，到地球上任何地方旅行的人發病時可以通過網絡調出自己的病歷。

3.3 數字圖像檢索技術在其他特殊方面的應用前景

比如眼下就有很多的圖像應用系統，像表面檢測系統、印鈔檢測系統、電子組裝檢測系統、質量檢測系統、測量系統、智能視覺檢測系統、印刷檢測系統、煙草制造檢測系統、包裝檢測系統、復雜工業對象視覺在線監測系統、自動識別系統、汽車制造監測系統、機器視覺車牌檢測系統、生物識別系統、保安監控系統、機器視覺醫療檢測系統、光學檢查系統等。以上所有這些應用系統的設計，大多涉及不止一種數字圖像技術，難度很大，然而當今社會全球化、信息化、智能化的趨勢也對數字圖像應用系統的設計提出了更高的要求。所以這樣看來，數字圖像處理技術的明天也就有著更大的發展空間。

4 結論

隨著計算機網絡技術的飛速發展，要想大幅度圖像檢索效率，我們應在傳統的基于文本的圖像檢索技術的基礎上，加強對基于內容的圖像檢索技術進行研究，尋求一種與人的感知更為符合的圖像特征描寫方法。這需要建立更為真實的人的感知模型，并利用該模型指導圖像內容特征描寫的建立，然后建立更為有效的算法性能評價準則和內容豐富的標準圖像測試，而且將底層特征與高級語義從某種程度上結合起來，這是一個漫長的過程。

［1］唐波，劉雨，孫茂印基于數據庫的視頻檢索實現[J].電視技術,2005,4(02)：60-64.

［2］詹東風.中國漆樹酶分離制備及反映功能研究[D].武漢：武漢大學，1998，3：83-87.

［3］張云彬,張永生.基于圖像紋理特征的目標快速檢索[J].高技術通訊,2004,8：12-17.

［4］BuchbergerB，Collins G E.ComputerAlgebra Symbolic and Algebraic Computation[M].New York ：Springer Versa，1998：61-72.