關於CBIR
CBIR技術是指根據圖像內容特徵以及特徵組合，從圖像庫中直接找到含有特定內容的圖像的技術。圖像的內容特徵包括圖像的外觀特徵(顏色特徵、紋理特徵、形狀特徵、空間位置關係特徵等)和語義特徵。其中，圖像的顏色、紋理、形狀等外觀特徵被認為是較低層次上的特徵，具有相對直觀的特點;而語義是較高層次上的特徵，具有相對主觀抽象的特點。事實上，圖像的內容特徵是對圖像內容的壓縮和抽象，與人類的觀察十分相似，因而CBIR的檢索結果能夠滿足用戶的一定需要。CBIR技術自動提取每幅圖像的視覺內容特徵作為其索引，如顏色、紋理、形狀等。此後幾年中，這個研究領域中的許多技術發展起來，一大批研究性的或商用的圖像檢索系統被建立起來。這個領域的發展主要歸功於計算機視覺技術的進步。應該認識到，CBIR系統具有與傳統基於文本的檢索系統完全不同的架構。首先，由於圖像依賴其視覺特徵而非文本描述進行索引，查詢將根據圖像視覺特徵的相似度進行。用戶通過指定一幅圖像(稱為示例圖像)等方式來構造查詢，然後由系統查找與示例圖像在視覺內容上相似的圖像，按相似度大小，返回若干幅圖像給用戶。這就是所謂的基於示例圖像的查詢(Query by image example)。另外，CBIR系統一般通過可視化界面和用戶進行頻繁的互動，以方便用戶構造查詢、評估檢索和改進檢索性能。
CBIR用戶子系統
這一子系統在CIBR系統中起著重要的作用，用戶通過該系統提交查詢請求，圖像檢索的最終結果也是通過這一子系統返回給用戶以供瀏覽的。用戶子系統提供的常用檢索方式主要包括以下幾種：
1、示例查詢(Query by Example):示例查詢是一種友好的方式，是CBIR中最常用的查詢方式，不足之處是用戶對示例圖像的理解可能和檢索系統對圖像的理解有所不同，為了儘量避免這種情況對檢索結果的影響，有時還需要添加附加屬性。
2、草圖查詢(Query by Sketching):系統提供一個視窗用以用戶繪製草圖，系統從草圖中提取特徵並進行檢索。這種方式為用戶提供了更大的想像空間，缺點是兼容性較差，而且會給用戶帶來額外的負擔。
3、類別瀏覽(Browsing by Categories):某些情況下，用戶可能不熟悉所需要查詢圖像的具體內容，或者用戶對所要查找的圖像比較含糊不清，這時就可以按照系統的分類體系，瀏覽圖像資料庫，待發現感興趣的圖片後再做示例查詢。
CBIR國內外研究現狀
國外研究發展現狀
QBIC(Query By Image Content)是IBM公司開發的最具代表性的CBIR系統。通過友好的界面為用戶提供顏色、紋理、草圖、形狀等多種檢索方法，並提供了將多種檢索特徵相融合的手段。用戶可以定義各檢索特徵在檢索中的權重，從而可根據自己的需要控制檢索方向。系統以示例方式進行查詢，還提供了瀏覽檢索手段。系統具有以下兩個關鍵特性:一是使用圖像、視頻及其對象的顏色、紋理、形狀、運動等作為查詢的關鍵特徵;二是具有圖形化的查詢語言。查詢的提出是通過繪畫、選擇示例和其它圖形化的途徑完成的。
在用戶輸入圖像、簡圖或影像片段時，QBIC對輸入的查詢圖像進行色彩、紋理、運動變化等特徵的分析和抽取，然後根據用戶選擇的查詢方式分別進行不同處理。系統也提供各種標準范圖，代表不同的色彩、紋理、輪廓結構。用戶可選擇與需要檢索的對象最相近的示例圖像，進行新的檢索，得到相似的結果圖像。本文算法綜合利用了顏色與紋理特徵，採用了基於示例的查詢方式。
國內研究發展現狀
近年來，國內在圖像檢索技術的研究方面也取得了很大的進展。例如，浙江大學計算機系研究的基於圖像顏色的檢索系統和基於圖像形狀的檢索系統、清華大學的Internet上靜態圖像的CBIR的原型系統、中國科學院計算機技術研究所的多媒體信息檢索系統(Multimedia InformationREtrieval System, MIRES)等。其中，MIRES是中科院計算所智慧型信息處理重點實驗室，在國家863計畫支持下研製的;可以完成示例圖像、關鍵字或兩種模式互動混合三種方式的檢索，允許用戶設定各種特徵的權重因子，支持相關反饋。
