基于内容的图像检索（CBIR）详解

1. 概述

本文将介绍基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval，简称 CBIR）的基本概念、工作原理以及其与基于文本的图像检索（TBIR）的区别。

CBIR 在多个领域有广泛应用，例如医学影像分析、司法鉴定、安全监控和遥感图像处理等。掌握其核心原理，有助于我们更好地理解现代图像检索系统的设计思路。

2. 什么是基于内容的图像检索（CBIR）

CBIR 是一种从图像数据库中检索图像的技术。与传统的基于文本的检索方式不同，CBIR 不依赖图像的元数据或标签，而是直接根据图像的视觉内容进行匹配。

具体来说，CBIR 会提取图像的颜色、形状、纹理、空间结构等视觉特征，并通过相似度计算，找出与查询图像最相似的图像。

如下图所示，用户提交一张查询图像后，CBIR 系统会从庞大的图像数据库中找出最相似的图像并排序返回。

3. CBIR 与 TBIR 的区别

在 TBIR 中，图像通常由人工添加标签、关键词或描述信息，用户通过输入文本进行检索。

例如，用户输入“一只狗在草地上奔跑”，系统会返回所有被标注为“狗”或“草地”的图像。

这种方式虽然直观，但存在几个明显问题：

✅ 缺点：

• 标注过程费时费力（人工成本高）
• 标注内容主观性强，不同人可能给出不同标签
• 难以覆盖图像中所有视觉信息

CBIR 则完全绕过了人工标注环节，直接对图像内容进行分析和比对，避免了主观偏差和标注成本。

4. CBIR 中的特征提取方法

特征提取是 CBIR 的核心环节，决定了图像的表示方式和检索效果。

视觉特征通常分为两大类：

4.1 全局特征（Global Features）

全局特征描述整张图像的内容，例如：

• 颜色直方图（Color Histogram）
• 颜色矩（Color Moments）
• 形状描述符（Shape Descriptors）
• 纹理特征（Texture Features）

全局特征适用于图像整体结构较为统一的场景，但对图像的旋转、缩放较为敏感。

下图展示了几种常见的全局特征提取方法：

4.2 局部特征（Local Features）

局部特征描述图像中局部区域的视觉结构，如边缘、角点、斑点等。

这类特征对图像的旋转、缩放、光照变化等具有较强的鲁棒性，因此在实际应用中更为可靠。

局部特征提取的关键在于特征点检测和描述子生成。例如：

• SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）：尺度不变特征变换，具有良好的旋转和尺度不变性
• SURF（Speeded-Up Robust Features）：SIFT 的加速版本
• ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）：轻量级且适合移动端部署

⚠️ 注意： 虽然 SIFT 性能稳定，但计算复杂度较高，且需要大量内存存储特征向量。

5. 深度神经网络在 CBIR 中的应用

近年来，深度学习技术在 CBIR 中得到了广泛应用。相比传统方法，基于深度神经网络的特征提取能力更强，能更有效地捕捉图像的语义信息。

典型的 CBIR 流程如下：

1. 使用深度卷积神经网络（DCNN）提取查询图像的特征向量
2. 将该特征向量与数据库中图像的特征向量进行比对
3. 根据相似度排序，返回最匹配的结果

如下图所示，DCNN 在图像特征提取中起到了核心作用：

目前，许多预训练模型（如 AlexNet、GoogLeNet、ResNet50）可以直接用于特征提取，无需从头训练网络，大大提升了开发效率。

✅ 深度学习优势：

• 自动提取图像特征，无需人工设计特征
• 提取的特征更具语义性
• 可以结合迁移学习，快速适配新任务

6. 相似度度量方法

在 CBIR 中，相似度度量是决定检索结果质量的关键步骤。根据度量方式的不同，可分为两类：

6.1 距离度量（Distance Measures）

距离度量用于衡量两个特征向量之间的“不相似性”。距离越小，表示图像越相似。

常见的距离度量包括：

• 曼哈顿距离（Manhattan Distance）
• 马氏距离（Mahalanobis Distance）
• 直方图交集距离（Histogram Intersection Distance, HID）

HID 的计算公式如下：

$$ HID(S, M) = \sum_{i=1}^{n} \min(M_i, S_i) $$

其中：

• $ S $：查询图像的直方图
• $ M $：目标图像的直方图
• $ n $：直方图维度

HID 的值越大表示两个直方图越相似。其几何意义如下图所示：

6.2 相似度度量（Similarity Metrics）

相似度度量则直接衡量两个向量之间的相似程度，值越大表示越相似。

例如：

• 余弦相似度（Cosine Similarity）：计算两个特征向量之间的夹角余弦值
  公式如下：

$$ \text{CosineSimilarity}(X, Y) = \frac{\langle X, Y \rangle}{|X| \times |Y|} $$

其中：

• $ X $、$ Y $：两个特征向量
• $ \langle X, Y \rangle $：向量内积
• $ |X| $、$ |Y| $：向量模长

7. 总结

本文系统介绍了基于内容的图像检索（CBIR）的基本原理、特征提取方法以及相似度度量方式。

CBIR 的核心在于：

✅ 直接分析图像内容而非依赖文本标签
✅ 结合深度学习技术实现高效、准确的图像特征提取
✅ 通过合适的相似度度量方法实现图像匹配

随着深度学习的发展，CBIR 已广泛应用于图像搜索引擎、医学图像分析、智能安防等领域，是图像处理与检索方向的重要技术基础。