更新时间：2023-12-13 10:42
基于色彩特征的索引技术
色彩是物体表面的一种视觉特性,每种物体都有其特有的色彩特征,譬如人们说到绿色往往是和树木或草原相关,谈到蓝色往往是和大海或蓝天相关,同一类物体往拍几有着相似的色彩特征,因此我们可以根据色彩特征来区分物体.用色彩特特征进行图像分类一可以追溯到Swain和Ballard提出的色彩直方图的方法.由于色彩直方图具有简单且随图像的大小、旋转变化不敏感等特点,得到了研究人员的厂泛关注,目前几乎所有基于内容分类的图像数据库系统都把色彩分类方法作为分类的一个重要手段,并提出了许多改进方法,归纳起主要可以分为两类：全局色彩特征索引和局部色彩特征索引。
基于纹理的图像分类技术
纹理特征也是图像的重要特征之一,其本质是刻画象素的邻域灰度空间分布规律由于它在模式识别和计算机视觉等领域已经取得了丰富的研究成果,因此可以借用到图像分类中。
在70年代早期,Haralick等人提出纹理特征的灰度共生矩阵表示法(eo一oeeurrenee matrix representation),这个方法提取的是纹理的灰度级空间相关性(gray level Spatial dependenee),它首先基于象素之间的距离和方向建立灰度共生矩阵,再由这个矩阵提取有意义的统计量作为纹理特征向量。基于一项人眼对纹理的视觉感知的心理研究,Tamuar等人提出可以模拟纹理视觉模型的6个纹理属性,分别是粒度,对比度,方向性,线型,均匀性和粗糙度。QBIC系统和MARS系统就采用的是这种纹理表示方法。
在90年代初期,当小波变换的理论结构建一认起来之后,许多研究者开始研究
如何用小波变换表示纹理特征。smiht和chang利用从小波子带中提取的统计量(平均值和方差)作为纹理特征。这个算法在112幅Brodatz纹理图像中达到了90%的准确率。为了利用中间带的特征,Chang和Kuo开发出一种树型结构的小波变化来进一步提高分类的准确性。还有一些研究者将小波变换和其他的变换结合起来以得到更好的性能,如Thygaarajna等人结合小波变换和共生矩阵,以兼顾基于统计的和基于变换的纹理分析算法的优点。
基于形状的图像分类技术
形状是图像的重要可视化内容之一在二维图像空间中,形状通常被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域,所以对形状的描述涉及到对轮廓边界的描述以及对这个边界所包围区域的描述.目前的基于形状分类方法大多围绕着从形状的轮廓特征和形状的区域特征建立图像索引。关于对形状轮廓特征的描述主要有:直线段描述、样条拟合曲线、傅立叶描述子以及高斯参数曲线等等。
实际上更常用的办法是采用区域特征和边界特征相结合来进行形状的相似分类.如Eakins等人提出了一组重画规则并对形状轮廓用线段和圆弧进行简化表达,然后定义形状的邻接族和形族两种分族函数对形状进行分类.邻接分族主要采用了形状的边界信息,而形状形族主要采用了形状区域信息.在形状进行匹配时,除了每个族中形状差异外,还比较每个族中质心和周长的差异,以及整个形状的位置特征矢量的差异,查询判别距离是这些差异的加权和。
基于空间关系的图像分类技术
在图像信息系统中,依据图像中对象及对象间的空间位置关系来区别图像库中的不同图像是一个非常重要的方法。因此,如何存贮图像对象及其中对象位置关系以方便图像的分类,是图像数据库系统设计的一个重要问题。而且利用图像中对象间的空间关系来区别图像,符合人们识别图像的习惯,所以许多研究人员从图像中对象空间位置关系出发,着手对基于对象空间位置关系的分类方法进行了研究。早在1976年,Tanimoto提出了用像元方法来表示图像中的实体,并提出了用像元来作为图像对象索引。随后被美国匹兹堡大学chang采纳并提出用二维符号串(2D一String)的表示方法来进行图像空间关系的分类,由于该方法简单,并且对于部分图像来说可以从ZD一String重构它们的符号图,因此被许多人采用和改进,该方法的缺点是仅用对象的质心表示空间位置;其次是对于一些图像来
说我们不能根据其ZD一string完个重构其符号图;再则是上述的空间关系太简单,实际中的空间关系要复杂得多。,针对这些问题许多人提出了改进力一法。Jungert根据图像对象的最小包围盒分别在:x轴方向和y轴上的投影区间之间的交叠关系来表示对象之间的空间关系,随后Cllallg和Jungert等人又提出了广义ZD一string(ZDG一String)的方法,将图像对象进一步切分为更小的子对象来表示对象的空间关系,但是该方法不足之处是当图像对象数日比较多且空间关系比较复杂时,需要切分的子对象的数目很多,存储的开销太大,针对此Lee和Hsu等人提出了ZDC一string的方一法,它们采用Anell提出的13种时态间隔关系并应用到空间投影区问上来表达空间关系。在x轴方向和y轴方向的组合关系共有169种,他提出了5种基本关系转换法则,在此基础上又提出了新的对象切分方法。采用
ZDC一string的方法比ZDG一string切分子对象的数目明显减少。为了在空间关系中保留两个对象的相对空间距离和对象的大小,Huang等人提出了ZDC书string的方法提高符号图的重构精度,并使得对包含对象相对大小、距离的符号图的推理成为可能。上述方法都涉及到将图像对象进行划分为子对象,且在用符号串重构对象时处理时间的开销都比较大,为解决这些方法的不足,Lee等人又提出了ZDB一String的方法,它不要求对象进一步划分,用对象的名称来表示对象的起点和终点边界。为了解决符号图的重构问题,Chin一ChenCllang等人提出了面向相对坐标解决符号图的重构问题,Chin一ChenChang等人提出了面向相对坐标符号串表示(RCOS串),它们用对象最小外接包围盒的左下角坐标和右上角坐标来表示对象之间的空间关系.
对于对象之间的空间关系采用Allen提出的13种区间表示方法。实际上上述所有方法都不是和对象的方位无关,为此Huang等人又提出了RSString表示方法。虽然上述各种方法在对图像对象空间信息的分类起到过一定作用,由于它们都是采用对象的最小外接矩形来表示一个对象空间位置,这对于矩形对象来说是比较合适的,但是当两个对象是不规则形状,且它们在空间关系上是分离时,它们的外接矩形却存在着某种包含和交叠,结果出现对这些对象空间关系的错误表示。用上述空间关系进行图像分类都是定性的分类方一法,将图像的空间关系转换为图像相似性的定量度量是一个较为困难的事情。Nabil综合ZD一String方法和二维平面中对象之间的点集拓扑关系。提出了ZD一PIR分类方法,两个对象之间的相似与否就转换为两个图像的ZD一PIR图之间是否同构。ZD一PIR中只有图像对象之间的空间拓扑关系具有旋转不变性,在进行图像分类的时候没有考虑对象之间的相对距离。
图像空间的分类方法—利用图像的灰度,颜色,纹理,形状,位置等底层特征对图像进行分类;例如:
[1]利用灰度直方图特征对图像进行分类;
[2]利用纹理特征对图像进行分类;
[3]采用纹理,边缘和颜色直方图混合特征对图像进行分类 ;
[1],[2],[3]均采用SVM作为分类器.
[4]用矩阵表示图像,矩阵元素是相应象素的灰度值,然后用SVD和PCA方法抽取图像特征,BP网络作为分类器.
图像空间的分类方法的共同缺点是数据量大,计算复杂性高,但分类精度一般比较理想.
特征空间的分类方法—首先将原图像经过某种变换如K-L变换,小波变换等变换到特征空间,然后在特征空间提取图像的高层特征以实现图像的分类.这类分类方法尤以纹理图像分类和遥感图像分类最多.以下是常见的纹理分类方法,基本上都用到了高波过滤器。
[1]Support vector machine classifier Gabor filters and wavelet transform;
[2]Multiple neural network classifiers Gabor filters;
[3]Bayesian network classifier Gabor filters and Statistical features;
[4]Support vector machine classifier Gabor filters
特征空间的分类方法可降低数据维数,降低计算复杂性,但问题相关性较强,与特征提取的方法和效果有很大关系.