本發(fā)明專利技術(shù)涉及一種基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)，預(yù)處理模塊輸出端分別與目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊和特征提取模塊相連接，目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊輸出端與特征提取模塊輸入端相連接，目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊和特征提取模塊分別雙向連接有知識(shí)輔助模塊，查詢接口模塊與檢索引擎模塊雙向連接，檢索引擎模塊與索引過(guò)濾模塊雙向連接，查詢接口模塊和檢索引擎模塊同時(shí)與知識(shí)輔助模塊雙向連接，特征提取模塊和索引過(guò)濾模塊輸出端連接有數(shù)據(jù)庫(kù)。本發(fā)明專利技術(shù)的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)，通過(guò)可視化界面和用戶進(jìn)行頻繁的交互，便于用戶能夠方便構(gòu)造查詢、評(píng)估檢索結(jié)果和改進(jìn)檢索結(jié)果。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及圖像檢索技術(shù)的領(lǐng)域，尤其是一種基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
近年來(lái)，隨著多媒體技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，全世界的數(shù)字圖像的容量正以驚人的速度增長(zhǎng)。無(wú)論是軍用還是民用設(shè)備，每天都會(huì)產(chǎn)生容量相當(dāng)于數(shù)千兆字節(jié)的圖像。這些數(shù)字圖像中包含了大量有用的信息。然而，由于這些圖像是無(wú)序地分布在世界各地，圖像中包含的信息無(wú)法被有效地訪問(wèn)和利用。這就要求有一種能夠快速而且準(zhǔn)確地查找訪問(wèn)圖像的技術(shù)，也就是所謂的圖像檢索技術(shù)。自從20世紀(jì)70年代以來(lái)，在數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)視覺兩大研究領(lǐng)域的共同推動(dòng)下，圖像檢索技術(shù)已逐漸成為一個(gè)非?；钴S的研究領(lǐng)域。數(shù)據(jù)庫(kù)和計(jì)算機(jī)視覺兩大領(lǐng)域是從不同的角度來(lái)研究圖像檢索技術(shù)的，前者基于文本的，而后者是基于視覺的。 基于文本的圖像檢索技術(shù)(text-based image retrieval)的歷史可以追溯到20世紀(jì)70年代末期。當(dāng)時(shí)流行的圖像檢索系統(tǒng)是將圖像作為數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的一個(gè)對(duì)象，用關(guān)鍵字或自由文本對(duì)其進(jìn)行描述。查詢操作是基于該圖像的文本描述進(jìn)行精確匹配或概率匹配，有些系統(tǒng)的檢索模型還是有詞典支持的。另外，圖像數(shù)據(jù)模型、多維索引、查詢?cè)u(píng)價(jià)等技術(shù)都在這樣一個(gè)框架之下發(fā)展起來(lái)。然而，完全基于文本的圖像檢索技術(shù)存在著嚴(yán)重的問(wèn)題。首先，目前的計(jì)算機(jī)視覺和人工智能技術(shù)都無(wú)法自動(dòng)對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)注，而必須依賴于人工對(duì)圖像做出標(biāo)注。這項(xiàng)工作不但費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且手工的標(biāo)注往往是不準(zhǔn)確或不完整的，還不可避免地帶有主觀偏差。也就是說(shuō)，不同的人對(duì)同一幅圖像有不同的理解方法，這種主觀理解的差異將導(dǎo)致圖像檢索中的失配錯(cuò)誤。此外，圖像中所包含的豐富的視覺特征(顏色或紋理等)往往無(wú)法用文本進(jìn)行客觀地描述的。90年代初期，隨著大規(guī)模數(shù)字圖像庫(kù)的出現(xiàn)，上述的問(wèn)題變得越來(lái)越尖銳。為克服這些問(wèn)題，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)(content-based image retrieval)應(yīng)運(yùn)而生。區(qū)別于原有系統(tǒng)中對(duì)圖像進(jìn)行人工標(biāo)注的做法，基于內(nèi)容的檢索技術(shù)自動(dòng)提取每幅圖像的視覺內(nèi)容特征作為其索引，如色彩、紋理、形狀等。此后幾年中，這個(gè)研究領(lǐng)域中的許多技術(shù)發(fā)展起來(lái)，一大批研究性的或商用的圖像檢索系統(tǒng)被建立起來(lái)。這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展主要來(lái)歸功于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的進(jìn)步，在文獻(xiàn)中有對(duì)這一領(lǐng)域的詳細(xì)介紹
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)要解決的技術(shù)問(wèn)題是為了克服上述中存在的問(wèn)題，提供一種基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)，其設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)合理并且能夠方便用戶查詢和評(píng)估檢索。本專利技術(shù)解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是一種基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)，包括特征提取子系統(tǒng)和查詢子系統(tǒng)，所述的特征提取子系統(tǒng)包括與圖像數(shù)據(jù)輸出端相連接的預(yù)處理模塊和目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊以及特征提取模塊，預(yù)處理模塊輸出端分別與目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊和特征提取模塊相連接，目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊輸出端與特征提取模塊輸入端相連接，目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊和特征提取模塊分別雙向連接有知識(shí)輔助模塊，預(yù)處理模塊包括圖像格式的轉(zhuǎn)換、尺寸的統(tǒng)一，圖像的增強(qiáng)與去噪等功能，為圖像的特征提取打下基礎(chǔ)，目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊為用戶提供一種工具，以全自動(dòng)或半自動(dòng)(需要用戶干預(yù))的方式標(biāo)識(shí)圖像中用戶感興趣的區(qū)域或目標(biāo)對(duì)象，以便針對(duì)目標(biāo)進(jìn)行特征提取并查詢。當(dāng)進(jìn)行整體內(nèi)容檢索時(shí)，利用全局特征，這時(shí)不用目標(biāo)標(biāo)識(shí)功能。目標(biāo)標(biāo)識(shí)是可選的，特征提取模塊對(duì)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行特征提取，提取用戶感興趣的、適合檢索要求的特征。特征提取可以是全局性的，即整幅圖像，也可以是針對(duì)某個(gè)目標(biāo)的，即圖像中的子區(qū)域，如人臉等；所述的查詢子系統(tǒng)包括與用戶雙向連接的查詢接口模塊和檢索引擎模塊以及索引過(guò)濾模塊，查詢接口模塊與檢索引擎模塊雙向連接，檢索引擎模塊與索引過(guò)濾模塊雙向連接，查詢接口模塊和檢索引擎模塊同時(shí)與知識(shí)輔助模塊雙向連接，檢索是利用特征之間的距離函數(shù)來(lái)進(jìn)行相似性檢索，檢索引擎通過(guò)索引/過(guò)濾模塊達(dá)到快速搜索的目的，從而可以應(yīng)用到大型數(shù)據(jù)庫(kù)中。過(guò)濾器作用于全部數(shù)據(jù)，過(guò)濾出的數(shù)據(jù)集合再用高維特征匹配來(lái)檢索。索引用于低維特征，可以用R樹來(lái)索引以加快檢索所述的特征提取模塊和索引過(guò)濾模塊輸出端連接有數(shù)據(jù)庫(kù)。所述的數(shù)據(jù)庫(kù)由圖像庫(kù)和特征庫(kù)以及知識(shí)庫(kù)組成，圖像庫(kù)為數(shù)字化的圖像信息，特征庫(kù)包含用戶輸入的特征和預(yù)處理自動(dòng)提取的內(nèi)容特征。知識(shí)庫(kù)包含專門和通用知識(shí)，有利于查詢優(yōu)化和快速匹配，知識(shí)庫(kù)中知識(shí)表達(dá)可以更換以適用各種不同的應(yīng)用領(lǐng)域。本專利技術(shù)的有益效果是，本專利技術(shù)的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)，通過(guò)可視化界面和用戶進(jìn)行頻繁的交互，便于用戶能夠方便構(gòu)造查詢、評(píng)估檢索結(jié)果和改進(jìn)檢索結(jié)果。附圖說(shuō)明下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本專利技術(shù)進(jìn)一步說(shuō)明。圖I是本專利技術(shù)的結(jié)構(gòu)框圖。圖中11.預(yù)處理模塊，12.目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊，13.特征提取模塊，21.查詢接口模塊，22.檢索引擎模塊，23.索引過(guò)濾模塊，3.知識(shí)輔助模塊，4.數(shù)據(jù)庫(kù)，41.圖像庫(kù)，42.特征庫(kù),43.知識(shí)庫(kù)。具體實(shí)施例方式現(xiàn)在結(jié)合附圖對(duì)本專利技術(shù)作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。這些附圖均為簡(jiǎn)化的示意圖，僅以示意方式說(shuō)明本專利技術(shù)的基本結(jié)構(gòu)，因此其僅顯示與本專利技術(shù)有關(guān)的構(gòu)成。如圖I所示的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)，包括特征提取子系統(tǒng)和查詢子系統(tǒng)，特征提取子系統(tǒng)包括與圖像數(shù)據(jù)輸出端相連接的預(yù)處理模塊11和目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊12以及特征提取模塊13，預(yù)處理模塊11輸出端分別與目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊12和特征提取模塊13相連接，目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊12輸出端與特征提取模塊13輸入端相連接，目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊12和特征提取模塊13分別雙向連接有知識(shí)輔助模塊3，查詢子系統(tǒng)包括與用戶雙向連接的查詢接口模塊21和檢索引擎模塊22以及索引過(guò)濾模塊23，查詢接口模塊21與檢索引擎模塊23雙向連接，檢索引擎模塊22與索引過(guò)濾模塊23雙向連接，查詢接口模塊21和檢索引擎模塊22同時(shí)與知識(shí)輔助模塊3雙向連接，特征提取模塊13和索引過(guò)濾模塊23輸出端連接有由圖像庫(kù)41 和特征庫(kù)42以及知識(shí)庫(kù)43組成的數(shù)據(jù)庫(kù)4。以上述依據(jù)本專利技術(shù)的理想實(shí)施例為啟示，通過(guò)上述的說(shuō)明內(nèi)容，相關(guān)工作人員完全可以在不偏離本項(xiàng)專利技術(shù)技術(shù)思想的范圍內(nèi)，進(jìn)行多樣的變 更以及修改。本項(xiàng)專利技術(shù)的技術(shù)性范圍并不局限于說(shuō)明書上的內(nèi)容，必須要根據(jù)權(quán)利要求 范圍來(lái)確定其技術(shù)性范圍。本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)，其特征是：包括特征提取子系統(tǒng)和查詢子系統(tǒng)，所述的特征提取子系統(tǒng)包括與圖像數(shù)據(jù)輸出端相連接的預(yù)處理模塊（1）和目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊（12）以及特征提取模塊（13），預(yù)處理模塊（1）輸出端分別與目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊（12）和特征提取模塊（13）相連接，目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊（12）輸出端與特征提取模塊（13）輸入端相連接，目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊（12）和特征提取模塊（13）分別雙向連接有知識(shí)輔助模塊（3），所述的查詢子系統(tǒng)包括與用戶雙向連接的查詢接口模塊（21）和檢索引擎模塊（22）以及索引過(guò)濾模塊（23），查詢接口模塊（21）與檢索引擎模塊（23）雙向連接，檢索引擎模塊（22）與索引過(guò)濾模塊（23）雙向連接，查詢接口模塊（21）和檢索引擎模塊（22）同時(shí)與知識(shí)輔助模塊（3）雙向連接，所述的特征提取模塊（13）和索引過(guò)濾模塊（23）輸出端連接有數(shù)據(jù)庫(kù)（4）。
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)，其特征是包括特征提取子系統(tǒng)和查詢子系統(tǒng)，所述的特征提取子系統(tǒng)包括與圖像數(shù)據(jù)輸出端相連接的預(yù)處理模塊(I)和目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊(12)以及特征提取模塊(13)，預(yù)處理模塊(I)輸出端分別與目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊(12)和特征提取模塊(13)相連接，目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊(12)輸出端與特征提取模塊(13)輸入端相連接，目標(biāo)標(biāo)識(shí)模塊(12)和特征提取模塊(13)分別雙向連接有知識(shí)輔助模塊(3)，所述的查詢子系統(tǒng)包括與用戶雙向連接的查詢接口模塊(21...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：吳軍，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：成都眾合云盛科技有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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