图像检索方法研究流程图

㈠ 基于内容的图像检索的工作流程

基于CBIR 技术的图像检索系统，在建立图像数据库时， 系统对输入的图像进行分析并分类统一建模， 然后根据各种图像模型提取图像特征存入特征库， 同时对特征库建立索引以提高查找效率。而用户在通过用户接口设置查询条件时，可以采用一种或几种的特征组合来表示， 然后系统采用相似性匹配算法计算关键图像特征与特征库中图像特征的相似度， 然后按照相似度从大到小的顺序将匹配图像反馈给用户。用户可根据自己的满意程度，选择是否修改查询条件，继续查询，以达到令人满意的查询结果。

㈡ 图像检索，找到小波变换的算法，但是不知道怎么利用

小波变换算法只是一个将图像由空间域（像素）转变为频域的一个方法，具体的输入输出根据编写的人可能会不同的，但图像本体肯定是要作为输入的，位图用矩阵（也许用数组来装了）来表示的话，你可以理解为每一个数值就是相应位置上的像素值，通过解读是可以转换为你肉眼能识别的图像。
而经过这个算法，虽然输出的还是一个矩阵，但是每一个数值的意义已经发生改变了，每一个值都是由原来所有的数值计算得来的，是代表着整张图的数据，而非再是一个点。在频域中矩阵里越靠近左上角的数值其能量值就越高，换句话说就是假设一张n x n的图，换成频域后[1，1]的那个点决定了图像的绝大多数信息，你要是把这个值改了，换回空间域后整张图都会改变，而最右下角[n,n]则正好相反。
小波变换跟特征提取没有直接关系，你可以理解为一个预处理，这样做之后，可以将图像的主要信息都集中到一个更小的区域，方便你进一步的分析处理，而具体怎么提取特征值，还得看你是怎么定义你的特征，以及另外的计算方法

㈢ 图像检索的三个方向

图像检索研究的三个方向
基于文本和基于内容是图像检索发展的两个分支，不过从图像检索研究的趋势而言，尤其结合网络环境下图像的特征——嵌入在具有文本内容的Web文档中，出现了三个不同的研究着眼点。 结合文本和内容，进行融合性研究。发挥各自的优势促进图像的高效、简单检索方式的实现，尤其是网络环境下，结合图像所在Web文档的特征分析，推断图像的特征，同时结合对图像的内容分析，共同标引达到对图像的分析和检索。
可以说，三个方向都是相互影响和促进的，任何一个方向的进展都会促进图像检索技术向前更进一步。

㈣ 基于内容的图像检索的特征提取

基本体整体趋包含颜色、纹理、平面空间对应关系、外形，或者其他统计特征。 图像特征的提取与表达是基于内容的图像检索技术的基础。从广义上讲，图像的特征包括基于文本的特征（如关键字、注释等）和视觉特征（如色彩、纹理、形状、对象表面等）两类。视觉特征又可分为通用的视觉特征和领域相关的视觉特征。前者用于描述所有图像共有的特征，与图像的具体类型或内容无关，主要包括色彩、纹理和形状；后者则建立在对所描述图像内容的某些先验知识（或假设）的基础上，与具体的应用紧密有关，例如人的面部特征或指纹特征等。 颜色是彩色图像最底层、最直观的物理特征，通常对噪声，图像质量的退化，尺寸、分辨率和方向等的变化具有很强的鲁棒性，是绝大多数基于内容的图像和视频检索的多媒体数据库中使用的特征之一。颜色特征的描述方法主要有以下四种：
颜色直方图(ColorHistogram)
它是最简单也是最常用的颜色特征，描述了图像颜色的统计分布特性，具有平移、尺度、旋转不变性。其核心思想是在颜色空间中采用一定的量化方法对颜色进行量化，然后统计每一个量化通道在整幅图像中所占的比重。
常用的颜色空间有RGB，CIE，HSI，HSV空间等，主要的量化方法有最重要信息位、颜色空间划分、颜色空间聚类、参考颜色、图像分割等，文献中讨论了对这些方法进行了讨论和总结。 由于颜色直方图缺乏颜色的空间分布信息，改进的方法包括在颜色索引时加入空间位置信息和基于区域的颜色查询。最简单的方法是子窗口直方图法，即将图像分割成子图像，一一建立索引。另一文献中将图像分成了大小相等的九个子图像，然后统计每个子图像中的颜色直方图。
颜色相关图(ColorCorrelogram)
其主要思想是用颜色对相对于距离的分布来描述信息，它反映了像素对的空间相关性，以及局部像素分布和总体像素分布的相关性，并且容易计算，特征范围小，效果好。
颜色矩(ColorMoment)
其基本思想是在颜色直方图的基础上计算出每个颜色通的均值、方差、偏差，用这些统计量替代颜色的分布来表示颜色特征。它具有特征量少，处理简单的特点。
颜色一致性矢量(Color Coherence Vectors, CCV)
本质上是一种引入空间信息改进的直方图算法，统计了图像中各颜色最大区域的像素数量。通过分离开一致性像素和非一致性像素，比直方图算法具有更好的区别效果。 纹理是图像的重要特征之一，通常定义为图像的某种局部性质，或是对局部区域中像素之间关系的一种度量，其本质是刻画像素的邻域灰度空间分布规律。纹理特征描述方法大致可以分为四类：统计法、结构法、模型法、频谱法。
统计法
统计法分析纹理的主要思想是通过图像中灰度级分布的随机属性来描述纹理特征。最简单的统计法是借助于灰度直方图的矩来描述纹理，但这种方法没有利用像素相对位置的空间信息。
为了利用这些信息，Haralick 等人提出了用共生矩阵来表示纹理特征。 该方法研究了纹理的空间灰度级相关性，构造出一个基于图像像素间方向和距离的共生矩阵，并且从矩阵中提取出反差、能量、熵、相关等统计量作为特征量表示纹理特征。
Tamura 等人基于人类视觉的心理学研究后提出了一些不同的方法来描述纹理特征，给出了几个不同的描述纹理特征的术语：粗糙度(Coarseness) 、对比度(Contrast) 、方向(Directionality) 、线性度(Linelikeness) 、规则度(Regularity) 、粗略度(Roughness) 等。Tamura 纹理和共生矩阵表示的主要区别在于:前者的所有纹理属性都是视觉意义上的，而后者的某些纹理属性不具有视觉意义(如信息熵) 。这一特点使得Tamura 的纹理表示在图像检索中使用得较多。QBIC 和MARS都进一步证明了这种表示方法。
结构法
结构法分析纹理的基本思想是假定纹理模式由纹理基元以一定的、有规律的形式重复排列组合而成，特征提取就变为确定这些基元并定量分析它们的排列规则。Carlucci曾提出一个使用直线段、开放多边形和封闭多边形作为纹理基元的纹理模型，其排列规则由一种图状语法结构定义。 Lu and Fu给过一种树型语法结构表示纹理，他们将纹理按照9 ×9 的窗口进行分割，每个分解单元的空间结构表示为一棵树。 因为实际的纹理大都是无规则的，因此结构法受到很大限制。
模型法
模型法利用一些成熟的图像模型来描述纹理，如基于随机场统计学的马尔可夫随机场、子回归模型，以及在此基础上产生的多尺度子回归模型 (MultiResolution Simultaneous Autoregressive, MRSA) 等。这些模型的共同特点是通过少量的参数表征纹理。MRSA 区分不同纹理模式的能力较强，但同时计算开销也较大。
频谱法
频谱法借助于频率特性来描述纹理特征，包括傅里叶功率谱法 、Gabor 变换 、塔式小波变换( Pyramid Wavelet Transform ，PWT) 、树式小波变换( Tree Wavelet Transform，TWT) 等方法。Manjunath and Ma 实验指出， Gabor 特征提供了最佳的模式检索精度，检索性能优于TWT 和PWT，略微优于MRSA ，缺点是计算速度慢，其旋转不变性和尺度不变性仍有待讨论。 形状是刻画物体最本质的特征，也是最难描述的图像特征之一，主要难在对图像中感兴趣目标的分割。对形状特征的提取主要是寻找一些几何不变量。目前用于图像检索的形状描述方法主要有两类:基于边缘和基于区域的形状方法。前者利用图像的边缘信息，而后者则利用区域内的灰度分布信息。
基于边缘
基于边缘的形状特征提取是在边缘检测的基础上，用面积、周长、偏心率、角点、链码、兴趣点、傅里叶描述子、矩描述子等特征来描述物体的形状，适用于图像边缘较为清晰、容易获取的图像。文献[16]首先对图像进行了高斯平滑，接着使用经典的兴趣点检测算法发现兴趣点，然后用兴趣点的测度值作为图像特征进行匹配。文献 提出将图像边缘上的角点作为特征点，然后使用Delaunay三角形进行划分，记录三角形的形状特征来描述图像的形状特征。这种方法由于是基于边缘上的一些特殊点，因此对噪声和点位置的变化较为敏感。文献采用边缘方向直方图来刻画形状特征，具有简单、平移不变性等优点，但也存在不具备尺度、旋转不变性等缺点。
基于区域
基于区域的形状特征提取的主要思路是通过图像分割技术提取出图像中感兴趣的物体，依靠区域内像素的颜色分布信息提取图像特征，适合于区域能够较为准确地分割出来、区域内颜色分布较为均匀的图像。文献应用变形模板技术，把用户提供的形状看作模板，与图像库中的形状进行匹配。由于是直接比较两个形状，因此具有较高的精度，但同时计算量也较大。 文献提出了一种形状弹性匹配算法，首先确定感兴趣区域，在这些区域中采用爬山优化算法获取图像边缘，并用这些边缘代表物体形状。 这种方法的优点是对图像边缘进行了筛选，缺点是需要人工干预。近年来，基于区域的图像检索方法已经成为基于内容的图像检索的一大研究热点。

㈤ 图像检索的检索方法

网络上的图像检索方法
根据基于文本的图像检索和基于内容的图像检索的实现原理可以发现，一般图像检索系统提供给用户的查询方法主要包括下列几种形式：
关键词查找：关键词查找输入关键词对查找图像进行描述，大多数网络搜索引擎提供的是关键词查找的方式检索，例如，希望查找山水风景的图片，可以输入“山水画”；又如希望查找关于猫的图片，可以直接输入“猫”。
浏览查找：浏览查找是指通过等级式类目组织的图像检索人口，图像按照不同的主题进行归类，用户在查找自己希望的图像时，通过点击层层类目的链接，到达自己所希望的类目下的图像。
特征输入查找：对图像的特征参数进行设置，如希望图像中的色彩比例为“R：128 ； G：128； B：64”，或者是对图像的明亮度在0～100%之间加以调节。
草图查找：用户亲自动手绘制希望查找的图像特征，以用户描绘的草图为训练样本，查找与之相似的其它图像。
示例查询：包括系统随机给出样本和用户提交样本两种，由系统随机给出一组图像训练样本时，让用户对这组图像进行评价，选择与自己的检索需求相似的图像，然后根据用户选择的图像进行分析，检出与之相似的其它图像。另外，也可以由用户提供一副图像的地址信息，由图像检索系统即时抓取、即时分析。
归纳而言，图像检索的方法对应于图像特征的三个层次，也可以归结为相应的三个层次：
简单的可视化特征层次：对图像的简单可视化特征进行查询，如颜色、纹理、形状或者是图像中元素的空间，这些特征反应的一般是图像本身客观的一些属性，因此，一般不需要任何外界知识的辅助。
中间的对象层次：对图像的个体特征进行查询是介于简单的可视化特征查询和高级的抽象语言特征查询的中间状态，一般表现为对局部的特征查询，例如检索图像中的某个对象或者是某个人物等。这种查询一般需要对识别和检索的目标进行一定程度的逻辑推理，所以需要借助外界知识的辅助。
高级抽象的特征层次：对图形的抽象属性的查询，包括检索与某个事件或者是某个活动相关的图像，例如查找反映某种情感色彩，或者是符合某种风格流派的图像，这时需要对这些抽象的目标和场景所代表的意义进行分析，需要对其进行更高级的推理，同时这类特征带有较强的主观色彩，因此，更需要外界知识的辅助。

㈥ 请教做图像处理，图像检索方面需要看什么书，除了理论知识，数学公式外，还想知道需要看什么编程书

图像处理可以用VC,MATLAB,OPENCV等来做，matlab比较简单，主要用于仿真，VC,OPENCV可以开发项目，但要学好需要下功夫，主要是编程，多练习，可以看看比较经典的《数字图像处理》冈萨雷斯，还有VC++图像处理方面的，加油，祝你成功！

㈦ 我的电脑是win7家庭普通版，今天在百度图片搜索时发现出来的那些小图都是空白只有小红叉，怎么回事谢谢

浏览器问题，装了IE9就会出现这样的问题，卸载了，换到IE8也不管用，要重装系统，问题就解决了。
上文翻译：(不是很准确,大概就是这个意思）
以微控制器为基础的模糊控制制度水温度

微控制器的模糊控制器当做找寻最佳的一个系统规则模糊控制运算法则为聪明的控制那物体, 它的主要部份特征包括:温度数据收集, 展览, 和即时的发现和注意, 而且加热过计算机图形软件 , 冷却和关闭-环自动机械控制。 模糊控制器的主要的身体, 微控制器核心那整个的控制系统, 热电偶输出信号藉着发射器薄片进入一之内标准信号 0~ lOV, 然后这信号藉着 A/ D 转变在进入微控制器之后, 基于的微控制器不同的输入指令, 那使用模糊生产输出控制信号, 能农产品零板机脉膊, 在那之上水战车在那暖气装置是受约束的 triac 达成规则的落实水温度。 除此之外，聪明的控制器包括硬件监视者线路, 过失发现线路, 数传展览线路, 和力量补给。 在图 2 显示的聪明的模糊控制器硬件区段图表. 主要的模糊控制器、包括设定初值、管理和键盘组件的控制和展览组件那呼叫。 主要部份程序是软件: 那使用微控制器定时器到, n 软件计数生产一个抽取样品时期, 那周期那计画是转移到那控制组件, 歌曲 A/ D 转变, 数传过滤和转变组件刻度那回应信号被水温度, 根据到变化偏离和偏离率那控制体积, 输出脉膊信号控制零板机。 开始、停止和使用那给予的价值外部的中断经由键盘，有钥匙输入中断服务例程是呼叫当那贝壳。 在图 3 显示的计画流程图. 3 模糊控制运算法则为系统的物体水温度是一大的延迟与不活泼的系统, 使用正确的数学模型基于传统的控制技术曲线难以确定那暖气需求。 为这目的,ghd piastra, 模糊控制运算法则到那规则从最佳化运算法则。 被分析表达控制描述的运算法则的基本原则规则, 它很简单和方便、容易到柄。 二维的控制规则最佳化给分析的表达运算法则能是概述: U=- [dE+(1-0 【) C】(1)哪里: E 、 C, U 完成的数量和模糊当做模糊变数, 那对应的是在那之上领域错误, 错误变化率和控制体积。 一为调整因素。 控制行动仰赖错误和错误变化率, 调整那大小Ⅸ, 你能变化错误和不同人的错误变化重量程度价值是确定的, 在那全部控制程序不再改变。 但是在真正的系统, 不同的州的系统, 控制错误 E c 的规则 4 和那重量错误的程度有不同的需求。 拿善行控制表现, 需要 o 【价值可调整在那控制程序,MBT обувь, 控制规则能是修正在那控制程序在线。 最佳的设计方法为 0 【在线订正, 那控制在图 4 被显示的系统的原则. 4 模拟的系统的表现分析奔跑, 第一系统工作在保护线路上的键盘 Boyi Zhi Bu 机器;Shiou 充满感情的与打破系统 B × 的墙壁温度 + 有计划的对第一图 2 部份感到羞愧的的比率水温度模糊控制器硬件区段图表那植物 - ] E 工厂 -] E 衣领 E 担心那程序表现测量找 H A 模糊控制系统在图 4 概要的温度 44种工业的技术改革为方便的 , 指示器有到达那设计需求, 图 5 是温度那水战车曲线。 它能从身材被见到, 曲线追踪表现,belstaff bolsas ，定态和高度精密, 小的超越量.(见图 5) 5结论水温度控制和研究活动是更多共同的控制生产程序, 基于独身者薄片模糊温度控制系统,nike 高跟鞋, 与那相较传统的控制系统多先进的, 正确的和罐子有效地减少操作员的工作强烈而且改善温度的效率控制和质量, 在实现方面根据自动机械温度控制, 储蓄人力、物质的资源和能源。 水温度控制系统在这一个文章中适用于高精密与大的惯性延迟控制物体, 计算机聪明的温度控制技术达成那需要效果。 练习表演哪一这一个系统高精密,mbt laarzen, 小的超越量和强烈的反冲突，强健, 和设计一适当的和容易的到安装, 容易的除错, 等等。。
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㈧ 图像检索系统怎么做，android

建立工程project，准备好NDK环境,opencv环境相信聪明的你一定能搞好。这里只讲解对接到android所遇到的坑及跳出坑的方法，废话少说，下面我们开始。

Native方法：

没有-lGLESv1_CM就报collect2.exe: error: ld returned1 exit status，貌似是静态连接错误

跨过这些坑后，就一片光明了，接下来的是android的事情了。基本没遇到大坑了。

㈨ 图像检索有哪几个重要环节

当前图像检索的热点领域是基于内容的图像检索。其流程为：
1.检索系统对图像库中的每一幅图像进行特征提取，构建一个特征库，每幅图像对应特征库中的一个特征矢量。

2.用户上传要检索的一幅图像（问询图像），系统也对其进行特征提取，得到对应于该图像的特征矢量。
3.计算问询图像的特征和特征库中的每幅图像的特征之间的相似性，按照相似性的大小对图像库中的图像进行排序，越相似的图像排名越靠前。
4.其中比较关键的技术是特征提取技术和相似性度量（特征匹配）技术。

网络上的图像检索方法
根据基于文本的图像检索和基于内容的图像检索的实现原理可以发现，一般图像检索系统提供给用户的查询方法主要包括下列几种形式：
关键词查找：关键词查找输入关键词对查找图像进行描述，大多数网络搜索引擎提供的是关键词查找的方式检索，例如，希望查找山水风景的图片，可以输入“山水画”；又如希望查找关于猫的图片，可以直接输入“猫”。
浏览查找：浏览查找是指通过等级式类目组织的图像检索人口，图像按照不同的主题进行归类，用户在查找自己希望的图像时，通过点击层层类目的链接，到达自己所希望的类目下的图像。
特征输入查找：对图像的特征参数进行设置，如希望图像中的色彩比例为“R：128 ； G：128； B：64”，或者是对图像的明亮度在0～100%之间加以调节。
草图查找：用户亲自动手绘制希望查找的图像特征，以用户描绘的草图为训练样本，查找与之相似的其它图像。
示例查询：包括系统随机给出样本和用户提交样本两种，由系统随机给出一组图像训练样本时，让用户对这组图像进行评价，选择与自己的检索需求相似的图像，然后根据用户选择的图像进行分析，检出与之相似的其它图像。另外，也可以由用户提供一副图像的地址信息，由图像检索系统即时抓取、即时分析。
归纳而言，图像检索的方法对应于图像特征的三个层次，也可以归结为相应的三个层次：
简单的可视化特征层次：对图像的简单可视化特征进行查询，如颜色、纹理、形状或者是图像中元素的空间，这些特征反应的一般是图像本身客观的一些属性，因此，一般不需要任何外界知识的辅助。
中间的对象层次：对图像的个体特征进行查询是介于简单的可视化特征查询和高级的抽象语言特征查询的中间状态，一般表现为对局部的特征查询，例如检索图像中的某个对象或者是某个人物等。这种查询一般需要对识别和检索的目标进行一定程度的逻辑推理，所以需要借助外界知识的辅助。
高级抽象的特征层次：对图形的抽象属性的查询，包括检索与某个事件或者是某个活动相关的图像，例如查找反映某种情感色彩，或者是符合某种风格流派的图像，这时需要对这些抽象的目标和场景所代表的意义进行分析，需要对其进行更高级的推理，同时这类特征带有较强的主观色彩，因此，更需要外界知识的辅助。

㈩ 基于全局特征的图像检索方法有哪些

近年来随着计算机网络的全面普及，多媒体信息检索发展很快。基于内容的图像检索根据图像、图像的内容语义以及上下文联系进行查找，以图像语义特征为线索从图像数据库中检出具有相似特性的其它图像。因为图像的规模一般要大于纯粹的文本信息，因...