基于java设计的内容的图像检索系统

# 基于内容的图像检索系统设计与实现 | 姓 名： | 陈友军 | | ---------- | ------------------------- | | 班 级： | 计科 1403 | | 学 号： | 2014317200306 | | 指导教师： | 翟瑞芳 彭辉 周雄辉 高俊祥 | # 系统设计 **图像检索系统工作流程** 基于内容的图像检索技术是对输入的图像进行分析并分类统一建模，提取其颜色、形状、纹理、轮廓和空间位置等特征，建立特征索引, 存储于特征数据库中。检索时，用户提交查询的源图像，通过用户接口设置查询条件，可以采用一种或几种的特征组合来表示，然后在图像数据库中提取出查询到的所需关联图像，按照相似度从大到小的顺序，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，以达到满意的查询结果。 **图像检索系统框架** 基于内容的图像检索系统框架如图 1 所示。系统的核心是图像特征数据库。图像特征既可以从图像本身提取得到, 又可以通过用户交互获得, 并用于计算图像之间的相似度计算。系统框架应主要包含以下几个基本功能模块：检索方法设置、检索结果浏览、数据库管理维护等。其逻辑结构如图 2 所示。   ​ 图 2 基于内容的图像检索系统逻辑模型 **数据库构建与实现** 图像数据库包括两个部分：图像库和特征库。图像库是图像的集合，存储数字化的图像信息，具体在系统实现中，可以存放图像的路径和文件名称来表示；特征库存储图像中提取出的特征表达的相关信息，并为提取出的各个特征简历索引，且和图像间存在一一对应的关系。 **图像数据库** 图像是图像元灰度值的纪录, 以行列数据矩阵表示, 一般信息量比较大。直接读取图像的信息存入数据库中, 不但增加了数据库的容量, 而且增加了计算机的负担。若直接根据图像的路径名称建立图像地址库, 可有效提高计算机的计算效率。当需要提取图像时, 再根据图像的地址, 对图像进行检索, 平时, 只需对图像的基本信息进行管理。数据库的基本功能包括: 增加删除图像、图像统计、图像的显示等。cusers12801desktopstarfish.txt 示例如图 3 所示。  ​ 图 3 图库中每幅图像的路径 **图像索引库的建立与实现** **数据组织说明** 由于图库中有大量的图像，每一张图像中有许多像素点，每个像素点又有许多特征值，如果都将其放入内存中，是不可能实现的。因此本实训项目将提取出的特征值存放到 txt 文件中，每打开应用系统，就可以直接从外存中读取文件，构建图像特征索引库。分别实现图像颜色、纹理和特征值的提取及 txt 文件的生成，生成结果文件分别如图 4 所示。此步骤需要用户先完成图像特征提取后，再来构建图像特征索引库。  ​ 图 4 图像索引库 其中 cusers12801desktopstarfish.txt 主要存的是图库中每张图像的路径，匹配时程序可以根据这个路径找到图库中图像所在的路径。 - RGBHcusers12801desktopstarfish.txt 保存的是直方图相交法的特征值。示例文件如图 5 所示。 - CMcusers12801desktopstarfish.txt 保存的是 HSV 中心距法的特征值。示例文件如图 5 所示。 - EDcusers12801desktopstarfish.txt 保存的是欧式距法的特征值。示例文件如图 5 所示。 - BHcusers12801desktopstarfish.txt 保存的是巴氏系数法的特征值。示例文件如图 5 所示。  ​ 图 5 特征值 txt 中的数据 **图像特征数据库设计说明** 分别以颜色、纹理、形状特征为例，说明创建各特征表时的工作过程。 以颜色特征为例，说明创建该表时需要包括的字段如下（实际处理过程中，用户选择的特征描述方法不同，所得到的颜色特征值的数量也不同，由用户酌情处理）： 表 1 颜色特征表设计 | 颜色特征表(Color) | 颜色特征表(Color) | 颜色特征表(Color) | 颜色特征表(Color) | | ----------------- | ----------------- | ----------------- | ----------------- | | 字段名称 | 字段描述 | 字段类型 | 备注 | | ID | 数据库中的编号 | int | Primary Key | | Name | 图像名称 | string | NOT NULL | | Color | 颜色特征值 | float | NOT NULL | | Path | 储存图像的位置 | string | NOT NULL | - 表名：Color - 元组：ID ,Name,Color,Check,Path - ID：数据库中的编号 - Name：图像名称 - Color：图像特征值 - Path：储存图像的位置 以纹理特征为例，说明创建该表时需要包括的字段如下（实际处理过程中，用户选择的特征描述方法不同，所得到的纹理特征值的数量也不同，由用户酌情处理。 表 2 形状特征表设计 | 形状特征表(shape) | 形状特征表(shape) | 形状特征表(shape) | 形状特征表(shape) | | ----------------- | ----------------- | ----------------- | ----------------- | | 字段名称 | 字段描述 | 字段类型 | 备注 | | ID | 数据库中的编号 | int | Primary Key | | Name | 图像名称 | string | NOT NULL | | shape0 | 形状特征值 | float | NOT NULL | | shape1 | 形状特征值 | float | NOT NULL | | shape2 | 形状特征值 | float | NOT NULL | | shape3 | 形状特征值 | float | NOT NULL | | shape4 | 形状特征值 | float | NOT NULL | | shape5 | 形状特征值 | float | NOT NULL | | shape6 | 形状特征值 | float | NOT NULL | | shape7 | 形状特征值 | float | NOT NULL | | Path | 储存图像的位置 | string | NOT NULL | - 表名：Shape - 元组：ID ,Name,Shape1,Shape2,Shpae3,Shape4,Shape5,Shape6,Shape7,Check,Path - ID：数据库里的编号 - Name：图像名称 - Shape1-7：图像特征值 - Path：储存图像的位置 **图像特征的提取与表达** 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。广义而言, 图像的特征包括基于文本的特征(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。视觉特征又分为通用的视觉特征和领域相关的视觉特征。前者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，后者建立在对所描述图像内容的某些先验知识(或假设)基础上, 与具体的应用紧密有关。 **图像预处理** 主要的参考步骤如下： - 统一图像大小，使得每一幅待检索图像大小一致； - 图像降噪，避免图像噪声带来的影响。可使用数字图像处理课程中所