2、基于紋理特征的檢索
紋理是圖像中一個(gè)重要而又難以描述的特性。很多圖像在局部區(qū)域內(nèi)可能呈現(xiàn)出不規(guī)則性,而在整體上卻表現(xiàn)出某種規(guī)律性。習(xí)慣上把圖像中這種局部不規(guī)則而整體有規(guī)律的特性稱之為紋理。從人類的感知經(jīng)驗(yàn)出發(fā),紋理特征主要有粗糙性、方向性和對比度,這也是用于檢索的主要特征。已有不少紋理分析方法,大致可分為兩類。
1.統(tǒng)計(jì)方法
用于分析像木紋、沙地、草坪等細(xì)致而不規(guī)則的物體,并根據(jù)關(guān)于象素間灰度的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)對紋理規(guī)定出特征及特征與參數(shù)間的關(guān)系。
2.結(jié)構(gòu)方法
適于像布料的印刷圖案或磚瓦等一類元素組成的紋理及其排列比較規(guī)則的圖案,然后根據(jù)紋理基元及其排列規(guī)則來描述紋理的結(jié)構(gòu)及特征、特征與參數(shù)間的關(guān)系。由于紋理難以描述,因此,對紋理的檢索都采用QBE(Query By Example)方式。另外,為縮小查找紋理的范圍,紋理顏色也作為一個(gè)檢索特征。通過對紋理顏色的定性描述,把檢索空間縮小到某個(gè)顏色范圍內(nèi),然后再以QBE為基礎(chǔ),調(diào)整粗糙度、方向性和對比度三個(gè)特征,逐步逼近要檢索的目標(biāo)。
檢索時(shí)首先將一些大致的圖像紋理(可采用Brodatz的紋理相薄)以小圖像的形式全部顯示給用戶,一旦用戶選中了其中某個(gè)與查詢要求最接近的紋理形式,系統(tǒng)則以查詢表的形式讓用戶適當(dāng)調(diào)整紋理特征,如方向上"再偏西一點(diǎn)",粗糙度上"再細(xì)致一些",或?qū)Ρ榷?/span>"再強(qiáng)一些"等,通過將這些概念轉(zhuǎn)換為參數(shù)數(shù)值進(jìn)行調(diào)整,并逐步返回越來越精確的結(jié)果。
3、基于形狀特征的檢索
形狀特征是圖像目標(biāo)的一個(gè)顯著特征,很多查詢可能并不針對圖像的顏色,因?yàn)橥晃矬w可能有各種不同的顏色,但其形狀總是相似的。如檢索某輛汽車的圖像,汽車可以是紅的、綠的等,但形狀決不會(huì)如飛機(jī)的外形。另外,對于圖形來說,形狀是它唯一重要的特征。從圖像中提取的目標(biāo)邊緣稱為輪廓?；谛螤罨蜉喞臋z索是基于內(nèi)容檢索的一個(gè)重要方面,它能使用戶通過勾勒圖像的形狀或輪廓,從圖像庫中檢索出形狀相似的圖像。一個(gè)封閉的形狀具有許多特征,如形狀的拐點(diǎn)、重心、各階矩,以及形狀所包含的面積與周長比、長短軸比等。對于復(fù)雜的形狀,還有孔洞數(shù)及各目標(biāo)間的幾何關(guān)系等。圖形特征還包括其矩陣表示及矢量特征、骨架特征等。
基于形狀特征的檢索方法有兩種:
(1)分割圖像經(jīng)過邊緣提取后,得到目標(biāo)的輪廓線,針對這種輪廓線進(jìn)行的形狀特征檢索。
(2)直接針對圖形尋找適當(dāng)?shù)氖噶刻卣饔糜跈z索算法。處理這種結(jié)構(gòu)化檢索更為復(fù)雜,需做更多的預(yù)處理。
基于形狀的檢索更多地用于當(dāng)用戶粗略地畫出一個(gè)輪廓進(jìn)行檢索的情況。這種輪廓可以是用戶憑借腦子中的印象徒手畫出來的,也可以是通過系統(tǒng)提供的基本繪圖工具"拼湊"的。這兩種情況都有一個(gè)特點(diǎn),即提供的形狀只是欲檢索形狀的粗略描述,它從大小、方向或整體結(jié)構(gòu)上都可能與真正要查的圖形有較大出入。因此,基于形狀檢索的難點(diǎn)在于尋找能夠檢索與大小、方向及扭曲伸縮無關(guān)的方法。因此,同時(shí)采用三個(gè)特征作為形狀特征,即長/短軸比、周長2/面積比、最近與最遠(yuǎn)點(diǎn)的連線間的夾角。這三個(gè)特征對形狀的大小變化與旋轉(zhuǎn)都不變。其中長短軸分別定義為形狀質(zhì)心到形狀邊緣最遠(yuǎn)點(diǎn)或最近點(diǎn)的連線。
4、基于空間關(guān)系特征的檢索
上述的顏色、紋理和形狀等多種特征反映的都是圖像的整體特征，而無法體現(xiàn)圖像中所包含的對象或物體。事實(shí)上，圖像中對象所在的位置和對象之間的空間關(guān)系同樣是圖像檢索中非常重要的特征。打個(gè)比方，藍(lán)色的天空和蔚藍(lán)的海洋的在顏色直方圖上是非常接近而難以辨別。但如果我們指明是“處于圖像上半部分的藍(lán)色區(qū)域”，則一般來說就可以區(qū)分天空和海洋。由此可見，包含空間關(guān)系的圖像特征對檢索有很大幫助。
空間關(guān)系特征可以分為兩類：一類是基于圖像分割的方法：首先對圖像進(jìn)行自動(dòng)分割，劃分出其中所含的對象或顏色區(qū)域，然后根據(jù)這些區(qū)域?qū)D像索引。這種方法的算法都是自動(dòng)的，其主要優(yōu)點(diǎn)是可以從大量的圖像中提取邊界而不占用用戶的時(shí)間和精力。然而，如果通用領(lǐng)域內(nèi)沒有經(jīng)過預(yù)處理的圖像，這種自動(dòng)的分割技術(shù)效果就不太好。另一類是基于圖像子塊的方法：它是將圖像簡單地均勻劃分若干規(guī)則子塊，對每個(gè)圖像子塊提取特征建立索引。這類方法從概念上來說非常簡單，但這種普通規(guī)則的分塊并不能精確的給出局部色彩的信息，而且計(jì)算和存儲(chǔ)的代價(jià)都比較昂貴，因此，在這類方法在實(shí)際中應(yīng)用較少。
