基于SVM和Matlab開發圖像內容檢索系統的方法研究

摘 要：為了保證圖像內容檢索技術的有效性和實用性，利用Matlab的圖形用戶界面設計了一種能夠檢索原型系統的快速方法，該用戶界面在開發工具和適合小樣本學習的支持向量機機器學習系統中提出了系統的開發過程。這些提高了系統的開發的效率，促進了科技的進一步發展。

關鍵詞：SVM；Matlab開發圖像；支持向量機；圖形化用戶界面

在科學技術不斷的發展中，互聯網和多媒體技術也在快速的更新，人類對于獲取和應用的圖像數據類別以及數量的需求在不斷的上升。因此對于圖像內容檢索的使用越來越重視，它能夠為用戶快速、準確的提供需要的圖像，該系統融合了圖像處理、人工智能、模式識別以及機器學習等高端的圖像技術。基于內容的圖像檢索在圖像搜索引擎、商標注冊、遙感影像的查詢得到普遍的應用，在圖像應用領域能夠為管理海量圖像數據資源提供先進的技術，由于在檢索新技術以及圖像中需要測試環境或者是模擬工具，這就推出了機器學習方法的應用，來提高圖像內容檢索技術，本文利用圖像內容檢索原型系統的方法，根據它自身擁有的特點：功能的強大、簡單易學和編程效率高的優勢Matlab語言進行開發。最終利用Matlab開發出環境提供的圖形化用戶界面，該技術能夠降低相似圖像瀏覽、相關圖像之間的標注等復雜性，從中提倡機器學習方法—支持向量機與Matlab集成使用，能夠為處理圖像進一步的發展做出了貢獻。

1 支持向量機

支持向量機是Vapnik等在統計學習理論的VC維理論以及結構風險最小化原理中提出來的一種機器學習，該向量機能夠解決小樣本、非線性以及高維模式識別中的問題。其中主要表現在：

線性SVM它是從線性可分的情況中發展的，在圖像的處理中主要運用非線性原理進行，利用核函數K（x，y）與相聯系的非線性變換將學習樣本映射到高維空間。能夠在空間中變為線性解決，這種方法能夠減少計算的復雜程度，它在空間中構造了一個最優分類超平面與目標函數接近，并且在核函數的計算中克服高維空間中帶來的問題，最終能夠有效的控制學習機函數集的容量，更好的發揮SVM的使用效果。

2 系統設計

在系統中的設計是對圖像內容檢索原型系統的體系進行分析，如圖1所示：

其中在查詢界面中：Matlab能夠對查詢以及結果圖像瀏覽界面有著重要的作用，Matlab內置了大量的矩陣處理、圖像可視化函數以及各類工具箱。在面向對象的編程方法和方便的圖形化用戶界面設計中，最終實現了基于內容的圖像檢索原型系統的開發環境；在數據管理中，整個系統通過Matlab語言編寫相應的算法來提取圖像特征并且分成特征庫和索引庫，這兩個庫對于圖像的存儲有了保障，之后運用圖像的顏色、文理以及形狀的特征生成直方圖和維直方圖，這樣為圖像的形狀提供了有效的控制性；而在檢索算法中，該系統能夠提供特征的相似性度量和基于SVM的相關檢索方法。在檢索方法中利用LIBSVM中的Matlab接口工具箱來提供對應的函數表示。

3 系統的實現

在基礎內容檢索系統中，采用的是Matlab開發的環境以及編程語言，最終實現了Matlab的優勢，為加強原型系統的有效性做出保障。根據測試數據、檢索過程、性能評價進行具體的研究。在測試數據中，借用遙感圖像的處理增強圖像的分辨率；在檢索過程中，針對每一類數據、進行隨機的選擇，利用相似度量能夠從小到大的進行檢索結果的排列，這樣用戶就能夠根據檢索結果來分辨標記相關和不相關的圖像，最終生成出樣本集來訓練SVM分類器，掌握了最初的最有分類超平面，將每次的標記樣本進行分類標記，然后進行集中，這些步驟就為支持向量機分類的結果做出保障，能夠提供檢索的結果。然而在性能評價中系統采用的是查準率進行評價，在計算返回結果中，根據分段進行檢索查準率，最終根據多次檢索查準率的平均值來確定的性能評價結果。

4 總結

本文在圖像內容檢索原型系統進行具體的分析，能夠將系統中的主要功能分類研究，將圖像的顏色、分辨率、紋理逐一的處理，能夠對SVM在Matlab中進行實證應用，為圖像的特征模型以及各個功能的應用做出了檢索處理，為圖像理解、人工智能、模式識別以及機器學習等各個領域額定發展做出了貢獻，并且將遙感影像廣泛的應用，為提高我國圖像檢索技術的研究和發展提供了更高的平臺，建立了新型的測試環境和模擬工具。

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