数字图像检索技术进展及其前景

乐曙光

（信阳师范学院物理电子工程学院 河南 信阳 464000）

0 引言

随着计算机网络的飞速发展，网络上的各类资源日以丰富，尤其是直观形象的多媒体信息备受人们的青睐，数字图像的存在感越来越强。虽然它们包含大量的有用信息，却以散乱地形式存在不同的角落。所以要想充分利用这些有用信息，就需要有一种可以快捷精准的访查图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。

1 图像检索技术的进展

图像检索技术的进展大体上经过了两个阶段：基于文本的图像检索和基于内容的图像检索。

1.1 基于文本的图像检索技术

20世纪70年代，数据库专家开始在图像文本标注的基础上对图像进行基于关键字的检索。首先为图像文件找到尽量确切的关键字。然后把这些关键字和图像的存储路径相关联，再用基于文本的数据库管理系统进行图像检索。这个方法其实就是把图像检索变为与其对应的文本检索。

1.2 基于内容的图像检索技术

进入20世纪90年代以后，随着大规模数字图像库的出现，基于图像内容的检索技术应运而生，和以前的人工标注方式不同的是，它可以收集图像中的，颜色，形状，纹理等特征，然后保存起来。搜索的时候，你仅需把记忆中的模糊样子表示出来，就算不记得它叫什么，也同样可以在图像库中找到想要的图像。

2 图像检索技术进展中的典型的图像检索引擎

在图像检索技术的进展中主要有以下几种图像检索引擎。

2.1 Amazing Pictures Machine 系统

Amazing Picture Machine是NCRTEC组织开发的真正人工建立的完全的关键词式索引Amazing Picture Machine由人工负责选择图像丰富的站点，然后对每幅选定的图像内容进行描述，给出关键词。

2.2 QBIC系统

QBIC是IBM Almaden研究中心开发的基于内容的图像检索系统，这是目前应用最广泛的图像检索系统[4]。QBIC提供了颜色属性、形状属性两种属性的检索功能，其检索效率非常高。除基于内容特性的检索外，QBIC还提供辅以文本的查询手段。

2.3 Webseek图像检索系统

Webseek是由哥伦比亚大学研制开发的面向WWW的文本和图像的搜索引擎，它充分利用图像与区域之间的空间关系，从压缩域中提取视觉特征。WebSeek采用代理自动搜索可视信息并对其进行分类，目前已分类的图像有66万多幅，形成了一个极富创新性的图像目录，主题分类是它的主要优点。

2.4 Visual Retrieval Ware系统

Visual Ret rievalWare是由Excalbur提供的查询系统之一，它是一个特别高级以及高效的检索工具。Excalbur提供包括基于形状、颜色、颜色结构、纹理、亮度结构和纵横比在内的几种图像属性检索方法。然而需要指出的是，当主要用形状属性来检索时，得到的结果有可能会毫无关联。所以，要注意图像的形状相似性与该图像中物体之关系这个相当重要的一环。

3 图像检索技术的应用前景

随着计算机技术的飞速发展，图像检索技术的应用越来越广泛。

3.1 图像检索技术在数字图书馆建设中的应用前景

作为知识经济的重要载体，数字图书馆将成为未来社会的公共信息中心和枢纽，数字化将是未来图书馆的发展方向。它可以通过各种多媒体媒介终端，比如时下流行的各种智能手机，各种平板电脑瞬时发布和传播大量文献资源的相关信息，对大众进行“引导”或“导航”。进而牵引着文化的交流以及触动其正向发展。

3.2 数字图像检索技术在生活中的应用前景

未来的互联网是多媒体数据的时代，图像、视频将很快取代文本成为互联网上主要的信息。多媒体检索将取代文本检索，图像检索将悄然地走进我们的生活。随着数码相机的普及和扫描仪进人家庭，越来越多的家庭将家庭相册存入了计算机，这样有一个很大的好处就是方便检索。它还可供医学临床、教学和研究使用的医学图像数量以指数速度膨胀。随着现代化医院信息系统的发展，电子病历将成为不可缺少的组成部分，基于Internet的全球虚拟病历系统已在开发中，等到此项目完成，到地球上任何地方旅行的人发病时可以通过网络调出自己的病历。

3.3 数字图像检索技术在其他特殊方面的应用前景

比如眼下就有很多的图像应用系统，像表面检测系统、印钞检测系统、电子组装检测系统、质量检测系统、测量系统、智能视觉检测系统、印刷检测系统、烟草制造检测系统、包装检测系统、复杂工业对象视觉在线监测系统、自动识别系统、汽车制造监测系统、机器视觉车牌检测系统、生物识别系统、保安监控系统、机器视觉医疗检测系统、光学检查系统等。以上所有这些应用系统的设计，大多涉及不止一种数字图像技术，难度很大，然而当今社会全球化、信息化、智能化的趋势也对数字图像应用系统的设计提出了更高的要求。所以这样看来，数字图像处理技术的明天也就有着更大的发展空间。

4 结论

随着计算机网络技术的飞速发展，要想大幅度图像检索效率，我们应在传统的基于文本的图像检索技术的基础上，加强对基于内容的图像检索技术进行研究，寻求一种与人的感知更为符合的图像特征描写方法。这需要建立更为真实的人的感知模型，并利用该模型指导图像内容特征描写的建立，然后建立更为有效的算法性能评价准则和内容丰富的标准图像测试，而且将底层特征与高级语义从某种程度上结合起来，这是一个漫长的过程。

［1］唐波，刘雨，孙茂印基于数据库的视频检索实现[J].电视技术,2005,4(02)：60-64.

［2］詹东风.中国漆树酶分离制备及反映功能研究[D].武汉：武汉大学，1998，3：83-87.

［3］张云彬,张永生.基于图像纹理特征的目标快速检索[J].高技术通讯,2004,8：12-17.

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