基于內(nèi)容的模糊圖像檢索技術(shù)研究

基于內(nèi)容的模糊圖像檢索技術(shù)研究

基于內(nèi)容的模糊圖像檢索技術(shù)研究

摘要：在本文中，提出了一種模糊圖箱數(shù)據(jù)模型和模糊空間的概念，給出了模糊相似性度量方法，描述了一個模糊空間中的檢索過程。

關(guān)鍵詞：基于內(nèi)容　模糊檢索　匹配　數(shù)據(jù)模型

　1．模糊檢索的基本概念

　　模糊檢索即根據(jù)檢索對象的模糊特征來查找所需內(nèi)容。在傳統(tǒng)的信息檢索領(lǐng)域，最流行的查詢是：精確的查詢條件和與滿足查詢條件的結(jié)果。而在實際使用中，有許多查詢條件不能精確定義，查詢結(jié)果卻是一組與查詢條件近似匹配的對象。其中包含了模糊概念，這就是模糊查詢。因此，在模糊查詢中，查詢條件是不確切的，查詢結(jié)果是近似的。

　　2．模糊數(shù)據(jù)庫模型

　　關(guān)系模型是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫使用最多的數(shù)據(jù)模型。顯然，傳統(tǒng)關(guān)系模型難以適應(yīng)基于內(nèi)容的圖像數(shù)據(jù)庫的模糊查詢。為適應(yīng)基于內(nèi)容的圖像檢索，同時最大限度的利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點，我們對關(guān)系模型的概念進(jìn)行了

擴(kuò)展。其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一張由基本屬性和超屬性組成的二維表，即超關(guān)系構(gòu)成。

　　3．模糊查詢過程

　　模糊查詢就是根據(jù)模糊特征來查找所需內(nèi)容，由于檢索中查詢要求往往是根據(jù)人的主觀性所決定。因此很大程度上帶有模糊性，我們用圖1所示的查詢體系結(jié)構(gòu)來說明具有模糊特征的基于內(nèi)容檢索的基本方法。

　　3.1模糊查詢接口

　　模糊查詢接口是用戶輸入模糊查詢條件的人—機(jī)交互接口。模糊特征的描述實際上往往由用戶的主觀性所決定，對于圖像紋理，習(xí)慣于用“很粗”、“中等”、“弱”這樣的一些模糊概念來描述；形狀一般用“幾何形的”、“立體形的”或“似長方形的”、“正方形的”等概念描述；顏色特征通常用“很艷”、“一般”、 “暗淡”或“大紅”、“紫紅”、“紅”這樣的模糊概念來描述。系統(tǒng)將復(fù)雜的多維特征經(jīng)過模糊分類簡化為有限的幾個特征集上，數(shù)字化表示成模糊特征向量（Qji,j=1,…,Mi,i=1,…,q）。

　　要使用戶模糊查詢描述更精確，還需進(jìn)行模糊特征的調(diào)整。當(dāng)用戶用模糊概念輸入特征，計算機(jī)通過用相似性計算公式求得庫中一些與用戶輸入特征相近的對象，返回給用戶，然后由用戶從這組相似對象中選擇一個對象作為目標(biāo)對象，并用模糊術(shù)語 (如“更窄”、“更暗”等調(diào)整參考對象的每個特征，這些模糊術(shù)語又被轉(zhuǎn)化為一定的數(shù)值，經(jīng)過相似性匹配求出更相似的對象。假設(shè)調(diào)整后的特征值為則調(diào)整可用如下公式表示:

　　=

　　其中, 是特征的當(dāng)前值; 是特征調(diào)整后的值; 是特征的標(biāo)準(zhǔn)誤差;

　　是由用戶指定的改變映射成特征的結(jié)果(如“更窄”“更寬”等模糊術(shù)語)。

　　查詢模塊經(jīng)過過濾操作得到更相似的對象組，用戶再次選擇直至找到要查詢的對象。

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