图像检索系统的体系架构设计

基于内容的图像检索是为了克服基于文本的图像检索所存在的弊端而提出来的，图像的特征提取及相似性匹配，是构成基于内容的图像检索系统的两个基本模块。其中，特征提取模块负责将图像映射到特征空间，负责特征提取或特征学习、特征融合以及降维等；相似性匹配模块负责度量特征向量之间的距离，从而进一步度量两幅图像的语义相似性。对于特定的检索任务，一个合适的距离度量模型会产生更令人满意的检索结果。此外，图像检索系统中常常会增加相关反馈模块，根据用户对上一次检索排序结果的交互式反馈自动调整检索结果，使其逐渐符合用户的需求。图2-3给出了一个遥感图像检索体系架构图，通过特征提取模块创建图像库和特征库之间的映射，相似性匹配的结果通过可视化返回给用户，用户可以通过相关反馈优化检索结果。

图2-3　遥感图像检索的体系架构[6](www.xing528.com)

图像检索过程一般分为离线建库和在线检索两个阶段，下面以遥感图像检索为例。

(1)离线建库在进行检索之前，首先要对多源的原始遥感数据进行存储、组织及管理，提取图像特征、对特征进行聚类及构建索引，构成特征库。

(2)在线检索。用当户提交一幅查询图像时，检索系统提取其图像特征并与特征库的特征向量进行相似性匹配，将距离值最小的一组图像返回给用户；用户可以通过交互式反馈，对检索结果进行逐步优化，直到符合检索意图。