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2017-08-13 发布于上海
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12 数字图像和互联网

• 中国石油大学（华东）信控学院 1 第十二章数字图像与互联网 12.1 基于互联网的图像系统 12.2 面向图像检索的内容匹配 12.3 面向版权保护的数字水印 2 12.1 基于互联网的图像系统 •互联网图像系统的结构图像管理图像访问图像创建（Server）（浏览器） •互联网图像系统的研究方向 –解决图像数据大与网络带宽窄的问题 –与信息安全、版权保护相关的图像问题 –静止、活动图像的存储与检索的问题 3 12.2 面向图像检索的内容匹配 12.2.1 内容检索与内容匹配 12.2.2 内容匹配的主要策略 12.2.3 内容描述标准MPEG7 4 12.2.1 内容检索与内容匹配 • 问题的提出 –当我们的数字图像数量很多时（达到上千张、甚至上百万张），如何快速有效地找到需要的数字图像是一项有挑战性的工作 –那么，如何利用计算机辅助检索图像呢？（与文本检索不同，图像与图像之间的比较是一个复杂的问题） 5 12.2.1 内容检索与内容匹配 •传统的图像检索方法 »通过图片的元数据或标引文字进行检索例：图像元数据宽度：210 高度：172 主题：玻璃瓶与草背景：淡灰内容：6个有草的玻璃瓶 3个瓶有红色液体 3个瓶有透明液体 6 12.2.1 内容检索与内容匹配 •标引文字的检索的局限性是： •图片的标引文字主要靠人工输入。对大数据量的场合（如Web资源、数字图书馆等）应用困难 •标引文字无法精确完整的刻画图片内容 –文字描述一维线性的媒体，而图片是二维非线性的媒体 –生成或利用元数据的过程实质是在两种差异很大的媒体间的翻译过程，有很大的随意性和信息损失 7 12.2.1 内容检索与内容匹配 •基于内容的图像检索方法 –一图胜千言，考虑绕过这些转换（翻译）过程直接利用图片去检索图片，这就是基于内容的检索的出发点 –基于内容的图像检索的英文缩写：CBIR Content-Based Image Retrieval –90年代初，国际上就开始了对基于内容的多媒体信息检索方面的研究。 8 12.2.1 内容检索与内容匹配 –大量原型系统已经推出,技术正在逐步走向成熟，已经出现一些商用系统。 •商用系统如：IBM的QBIC、 Virage 的VIR Image Engine 。 •原型系统如：UCB的BlobWorld （形状）、 Stanford的系统（颜色）。 –检索效果仍需改进。 9 12.2.1 内容检索与内容匹配 •基于内容的图像检索系统结构特征匹配模块