简述基于内容的地理信息图像检索技术

摘 要：随着各类数码采集设备的普及，人们获取图像也变得十分方便，推动了各种类型的地理信息图像检索技术的飞速发展。本文简述了基于内容的地理信息图像检索技术以及该技术所提取的图像特征、颜色和纹理等。最后对图像检索技术做出了展望。

关键词：地理信息图像检索技术；图像特征；图像纹理

1.引言

目前，随着我国科学技术的飞速发展，各种类型的数码采集设备已经在市场内日益普及，目前人们都随时随地都可以十分便捷地获取自己所需要的图像。与此同时，信息技术中的视频监控系统也都不同程度地得到了十分广泛的使用和普及，其中，视频技术中又以固定式摄像机等设备所拍摄的监控类型的视频在应用中最为常见。

监控类型的视频一般都可以看作是由序列图像等要素所构成的整体信息。在视频图像中，不仅仅蕴含着十分丰富的地理图像信息和精准图形信息，而且这些图像和数据信息的获取有许多优点，其中，视频信息具有获取方式便捷、信息的精细程度很高、信息的真实性较强等诸多的优势，因此，对监控视频信息的分析和翻译十分有助于人类对增强传统的地理空间数据的整理和分析工作。可是，视频中的图像在被广泛应用的 GIS 领域至今也并没有能够引起专家和市场的足够的重视，至今，该技术通常用于市场上现有的针对研究侧重于松散的集成等领域中应用。探索这种存在方式的应用原因，其中一个较为主要的关系是由于传统的地理空间等难以人为获取的信息或者图形数据，实质上对现实的人类世界的表达大部分都会采用一般的正常的正摄的视图方式，然而，视频中的图像为侧视的视图，所以我们可以认为二者之间的集成是存在着困难的。截止当前，视频或者视频图像与 GIS 的集成方式有以下几种，包括：第一：设备（摄像机）在地图中以一个点的方式来代表，或者将监控的视频领域以一个扇形的图形来表示，对摄像机设备中的中心的位置、摄像机设备的视域都会进行管理，因此这种操作无法准确实现图像信息与地理空间的信息数据的点对点的精确和准确的映射关系。第二种：利用了二维的单应方法。在操作中交互选取图像与地图中的所对应的各种代替点的时候，为了求解单应矩阵从而能够实现图像关系之间映射方式；因此，这种二维的方法需要利用户区域在视频或视频图像和地图中寻找相应关系连带点，这就意味着不仅仅需要关系之间的相互交互作用（这种方式即为繁琐，由于无法实现针对点与点之间的实时映射），而且还需要十分详细的对地理空间所获取的信息数据来作为支撑关系，点与点位之间的区间分布对解算出最终的结果有着较大的影响；所以我们可以这样认为，这种二维的方法仅仅只能够简单的实现平面范围之间的映射，但是不能够提取出我们很多时候常常必须需要的三维的地理信息。第三种：在现有的已经发表的各类文献中，已经提出了很多种类的视频图像等这种三维的建模技术，在各种发表文献都象征性的提出了基于视频图像的稠密深度特定恢复技术，该种处理的三维技术方法需要用序列图像或者依赖于视频图像中的特征的点。因此，综上所述，在现有的各种方法中，我们虽然在一定的程度上初步实现了图像与 GIS技术的关联作用和关联效应，但由于至今尚存的一些在地理 信息提取仍然可以说是不够十分全面、内容十分繁琐并且自动化的程度非常低的各种各样的缺点。

2.浅析地理信息图像检索系统

在地理信息图像检索系统的应用中，其中基于“内容”的图像检索技术则是从图像中所提取出来的指定的一系列的特征 （如图像中物质的颜色、图像中物质的纹理等）， 其次，我们便可以从图像库中进行检索，从而能够检索出来比较相似的图像或者比较相似的一些视频内容。下面分别讨论：一是颜色： 颜色，众所周知颜色是现在最常常被用于所谓的基于内容的图片检索的可视化的特征性质之一。因为颜色是一种十分重要的视觉性信息属性， 因此，颜色与其它的一些特征相比， 颜色本身这种特征是非常稳定的， 由于颜色对于物质的旋转、物质的平移以及物质的尺度变化，甚至对于物质的各种形变都不表现为敏感， 并且该特性的翻译和计算都比较简单， 因此，综上各种理由，颜色便自然而然地成为了现有的检索系统中所应用得最为广泛的特征了。颜色提取的优点就在于：颜色对于图片的大小和图片的方向不是十分敏感，甚至可以说是十分不敏感， 并且颜色对于我们来处理各种各样的图片背景十分复杂的图像时效果会表现的比较稳定， 并且， 颜色同样也是能够描述图片的最简单的最明显的也是最醒目的特征。因此，我们对于这种基于颜色的特征的图像检索来进行分析，科学工作者们先后都提出了多种多样的规划和研究方案。比如说：颜色直方图， 颜色矩，主色调， 颜色集， 聚类，以及扫描线投影等等常用的检索算法。其中，目前来说，颜色直方图是进来比较经常被人们所使用的检索方法之一。另外来讲， 图像的特征被人们所提取的质量的好坏， 能够直接影响着使用图像检索系统的性能和质量以及成果， 因此，在进行颜色特征表达工作的时候， 颜色系统的选取就会成为一个十分重要的并且十分关键的问题。

另外，针对纹理也有一定的讲究： 纹理跟颜色相同，也是图像的一个重要的特征， 纹理描述了我们所需要调查的对象其表面的像素分布的各种特征规律。描述纹理的主要的方法有以下几种：结构方法， 频谱分析方法和统计方法。其中，结构方法是主要针对于有规律的纹理结构， 该种方法能够利用句法分析方法来进行纹理和信息的识别。另外一种，统计方法则是通过对图像的像素的分布进行了数据的统计， 并能够发现其中的统计学的分布规律。最后，频谱分析方法主要就是利用了小波变换的原理进而生成纹理的特征， 经过长期的实践证明这种方法是效果最好的纹理识别方法之一。另外，纹理这个特征因子在图像分析与识别中也起着十分重要的作用，因此，纹理也被广泛应用于我们常见的气象云图以及卫星遥感图像，和生物組织等等分析当中， 该方法同时也是以内容为基础的的检索系统中的一个十分重要的方面。

3.结语

综上所述，通过上面分析我们得知，因为基于“内容”的图像检索技术能够为我们提供比传统的基于文本的图像检索更加丰富的内容以及更加实用的功能，因此，基于“内容”的图像检索技术现在已成为了国际上的研究热点和焦点技术。本论文简单地介绍了基于“内容”的地理信息图像的检索技术和方法。并且，该文也相应地结合了一些地理信息图像的颜色和纹理的特征信息，来对图像检索技术进行解析和概述。未来，图像检索技术仍然是发展的焦点，仍需要大量的研究工作来实现进一步的创新。

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作者简介：

陈晓丽（1996.7.8-）女，汉族，贵州省兴义市，身份证号：522321199607082229，本科生，研究方向：地理信息科学