中财网杨洋投票:基于内容的图像检索技术4
来源：百度文库 编辑：中财网 时间：2024/04/29 03:04:25
三、检索效果评价方法
基于内容的图像检索方法很多,在具体应用中，对于某个特定的图像库，我们需要采用一种或多种最有效的检索算法才能得到满意的结果。这需要对这些算法进行评估,比较不同方法的优劣，找出最佳算法。在目前已有的一些评价准则中,主要有以下两种:
1.以查全率和查准率为基准的方法
查全率和查准率一般定义:
查全率=检索到的相关图像数目/所有相关图像数目;
查准率=检索到的相关图像的数目/已检索出的图像数目。
为了评价算法的优劣,用户可以选定含有特定目标的图像作为一组相关图像,然后根据返回的结果计算查全率和查准率。查全率和查准率越高,说明该检索算法越有效。
2.排序评价方法
如果图像匹配采用相似性比较,那么,根据不同的相似性尺度,返回的图像数目可能不同,此时采用该方法。方法是:
(1)选定一定数目的含有特定目标的相关图像,如水池、草坪、人与人会谈等。
(2)固定返回图像的数目,把返回的图像按相似性大小排序。
(3)计算有关返回图像的排序评价指标。比如计算检索到的相关图像在所有返回图像中的序号平均值。在理想情况下,所有相关图像都排在最前面,因此,平均值越小,表明检索算法越好。还可以计算丢失的相关图像占所有返回图像的比例,这个值越小,表明成功率越高。
四、基于内容的图像检索技术在军事上的应用
随着信息技术在侦察情报装备中的广泛应用，具有图像侦察获取能力的传感器种类和数量越来越多，图像情报的应用也越加广泛，因此图像处理技术成了战场情报综合处理的重要组成部分。 由于战场图像侦察的数据源较多，数据量大，实时性要求较强，图像里面许多有用的信息，必须经过去伪存真、去粗取精的处理过程才能形成有价值的情报产品。基于内容的图像检索技术在图像数据挖掘，图像目标自动识别提取，辅助图像判读，图像多属性分层标绘等方面有着重要的价值。下面就其在军事领域的主要应用作一介绍。
1、 多光谱战场图像的实时处理技术
由于侦察目标对多个光谱频段的反应特性不同，多光谱图像的融合处理极易发现目标本质特征上的差异，提取目标特征。因此解决多谱段的数据获取和大容量的信息处理，要求多谱图像通过实时处理分析，以连续图像流的形式显示并提取目标，并可形成更高分辨率的侦察图像供分析评估。
2、战场图像理解技术
全面战场感知将在未来军事行动中带来决定性情报优势。图像理解（Image Understanding，IU）技术是图像情报处理中的关键技术。未来战场的图像信息主要来自陆基、空基和天基平台的各种侦察图像传感器，信息量大，需要图像理解技术从浩如烟海的原始数据中提取所要求的情报信息。 目前图像理解算法的不可靠性已经极大地限制了IU系统在侦察情报领域更广泛的采用，需在技术和算法上不断取得突破。 在未来，完成图像挖掘不是通过人工搜索分析大面积的地形图片来侦察重要的目标、机动部队，而是通过智能对比、提取、分析、特定地理区域里图像情报的变化来监视和跟踪所有敌人目标及变化态势，这一设想将通过维护一个巨大的信息知识库得以实现，通过与以前的知识进行比较，可以完成图像判读理解。大量图像将按程序加以收集，用来扩展特定区域内的知识库，借助超级计算机强大的处理能力，利用人工智能、模糊逻辑、神经网络等技术实现图像情报的自动挖掘、分析、理解。 美军已可以利用无人机侦察图像完成一定地理区域（比如一个5千米×5千米的战场，一个飞机场，或一个道路交*点）内的图像理解，自动识别重要车辆的地面运动。
3、战场图像的自动分发技术
建立不同等级的图像产品库，针对不同的需要，建立多功能的情报分发模型，扩展图像情报的应用范围。图像情报产品应用很广，经过地理校正的遥感图像产品可以作为精确的电子地图，供导弹部队、特种部队作战使用。遥感图像和地面图像等相结合，可以形成三维地面可视图，供指挥员使用。由于图像情报产品可以作为不同专题二次使用，不同处理等级的图像情报产品的分发就更为重要。
4、图像快速检索和目标分类
由于对战场图像进行融合处理的工作量大，涉及的内容十分广泛，因此需要使用图像检索技术，快速获取相关的图像情报数据，进行融合处理。战场图像的自动分类技术可以在大型图像集合中挖掘有价值的信息，可以提取目标的特征形成特征库，按照一定的知识进行自动匹配、识别，提高图像情报的处理速度。
为了您的安全，请只打开来源可靠的网址打开网站 取消
来自: http://hi.baidu.com/yinwenyan/blog/item/35804ccfed4c233cf9dc612f.html