82 图像融合.ppt

* 第8章 图像处理新技术 图像检索实例 主要内容 8.1 图像检索 8.2 图像融合 8.3 数字水印 参考文献： 李弼程 等。智能图像处理技术。电子工业出版社，1998。 8.1 图像检索 1 信息检索的重要性 随着当今信息社会各领域技术的迅猛发展，信息（文本、图形、图像、基于时间的音视频多媒体信息）以爆炸的方式迅速增长。计算机、Internet、数字电视等相关技术的普及，使得海量数据在越来越多的地方得到广泛使用。为了更好地利用这些数据，对多媒体信息检索的需求将日益显得重要。 2 传统检索方法及其局限性 （1）传统检索方法 传统的多媒体信息的检索、查询方法是用文本将图像、视频、音频等多媒体数据进行标识，检索时以文本为基础进行。 （2）局限性 A、由于多媒体数，据量巨大，对媒体加注文本信息、分类与归档仍由手工完成，这种方法费时费力； B、由于文本描述信息是非常主观的，不同的人对同一媒体有不同的理解，用文本描述很难一致，因而查询时所要匹配的内容难免会有遗漏和错判； C、“一幅画胜过千言万语”，区区几个关键词很难将媒体所反映的内容描述清楚。 3 基于内容的检索 为了突破文本检索方式的弊端，必须从媒体本身的内容入手，以媒体所包含的内容作为媒体，即基于内容的检索。 基于内容的检索就是从媒体数据中提取出特定的信息线索（或特征线索），然后根据这些线索从大量存储在媒体数据库中的媒体中进行查找，检索出具有相似特征的媒体数据。 4 基于内容的图像检索 （1）基于语义内容的图像检索的层次结构 图像内容按抽象水平由低到高表现为：数据信息、特征信息（例如，颜色、纹理、形状等）和语义信息。 数据层的计算量非常巨大，直接对原始信号数据进行匹配与检索是不现实的。 人的思维可以对信息内容做出语义上的描述，在这个层次上的检索称为基于语义内容的检索。基于语义内容的检索可以看作基于对象的检索。例如，查找图像中包括的具体物体、发生的场景，以及图像所描述的感情色彩等都属于这个层次的查找。基于语义内容的检索是基于内容的图像检索发展的趋势与要求。但是，由于目前计算机视觉和图像理解的发展水平，基于语义内容的检索还很难实现。 （2）基于语义内容的图像归档与检索流程图 输入 分析 特征 特征库 图像库 查询 分析 特征 匹配 输出 归档 查询 6 基于颜色特征的图像检索 （1）图像的颜色特征 图像的颜色特征主要有各种颜色的比例分布与颜色的空间分布。 （2）各种基于颜色特征的图像检索方法 A、直方图方法 B、中心矩法 C、参考颜色法 D、颜色对方法 E、基于主色调的方法 F、基于空间信息的方法 7 基于纹理特征的图像检索 （1）基于灰度共生矩阵的纹理匹配 （2）基于小波变换（系数）的纹理匹配 （3）基于Gabor变换（系数）的纹理匹配 （4）Tamura纹理特征（粗糙度、对比度、方向度等） 8 基于形状特征的图像检索 （1）基于傅里叶描述的形状检索 （2）基于形状矩的形状检索（几何不变矩；Zernike矩） 8.2 图像融合 图像融合就是将不同来源的同一对象的图像数据进行空间配准，然后采用一定的算法将图像数据中所含的数据优势或互补性有机地结合起来产生新图像数据的技术。 这种新数据具有描述所研究对象的较优化的信息表征，同单一信息源相比，能减少或抑制对被感知对象或环境解释中存在的多义性、不完全性、不确定性和误差，最大限度地利用各种信息源提供的信息。 1 图像融合的基本原理 （1）信息融合的概念 信息融合又称为多传感器融合，是指利用计算机技术对多源信息进行协调优化和综合处理，实现优势互补，以完成所需的决策任务的信息处理过程。 多传感器系统是信息融合的硬件基础，