搜索引擎優(yōu)化圖片內(nèi)容技巧

1、 隨著信息化社會的高速建設(shè)，互聯(lián)網(wǎng)的 迅速普及，大容量存儲設(shè)備和數(shù)字化設(shè) 備的發(fā)展和廣泛使用，越來越多的多媒 體數(shù)據(jù)庫尤其是圖像數(shù)據(jù)庫被建立。在 圖像、音頻、視頻信息正飛速膨脹的今 天，數(shù)據(jù)管理開始由最早的GB轉(zhuǎn)向TB 、 PB容量級別的管理。 數(shù)據(jù)增長的同時，圖像信息自身的無序化 問題也越來越突出。如何有效地組織、管 理、檢索大規(guī)模的圖像信息成為亟待解決 的問題。自20世紀90年代以來，人們已經(jīng) 開發(fā)了許多研究性質(zhì)的或商用的圖像搜索 引擎，如：QBIC、Photobook、VIRAGE、 VisualSEEK、WebSEEK等。低層視覺特征和高層語義特征 目前互聯(lián)網(wǎng)上的圖像搜索引擎常采用的方

2、 法是基于文字的圖像檢索技術(shù)。 1.圖像名 2.路徑名 3.ALT標簽 4.圖像周圍的文本低層視覺特征和高層語義特征 將能夠?qū)崿F(xiàn)信息檢索的高級目標概念標 引和概念匹配 語義特征能表達作者創(chuàng)作意圖、圖像的描 述主題或者用戶需要檢索的語義內(nèi)容等， 語義更注重圖像實體和客觀世界實體的關(guān) 系，基于高層語義的圖像檢索會大大提高 查全率與查準率。圖像檢索方法 顏色特征 形狀特征 紋理特征顏色特征它描述了圖像或圖像某個區(qū)域所對應的 景物的表面性質(zhì)。在同一類事物中，事物之間 通常有著相同或相似的顏色特征，因此可以利 用顏色特征來區(qū)分不同物體。優(yōu) 點 圖像被放大縮小，圖像質(zhì)量被噪聲破壞， 圖像被旋轉(zhuǎn)都不會對圖像

3、自身的顏色特征 有較大的影響。因此，顏色特征得到了研 究人員的廣泛關(guān)注缺 點顏色特征的缺點在于并不能高效捕捉圖 像中某事物的局部特征，也沒有表達出顏色空 間分布的信息更無法體現(xiàn)事物的空間關(guān)系方 法顏色直方圖法 顏色矩法 顏色相關(guān)向量法 顏色聚類法累積直方圖法 顏色一致性矢量法 顏色相關(guān)圖 基于主色調(diào)的方法形狀特征一般來說一個物體可以有不同的顏色， 但它的形狀不會有很大差別。物體的形狀是 物體自身的一個重要特征，形狀特征檢索可 以比較有效地抓取圖像中某一物體作為目標 來進行檢索。形狀特征 基于邊緣和基于區(qū)域 基于邊緣的方法利用圖像的邊緣信息， 針對物體的外邊界描述 基于區(qū)域的方法利用區(qū)域內(nèi)的灰度

4、分布 信息描述物體缺 點1.還缺乏比較完善的數(shù)學模型 2.目標有變形時檢索結(jié)果往往不太可靠方 法 目前特征提取與匹配的方法有： 1.傅立葉形狀描述符法 2.幾何參數(shù)法 2. 3.形狀不變矩法 4.區(qū)域的面積比形狀的縱橫比紋理特征 描述的是圖像或圖像某一區(qū)域所對應景物 的表面特性。紋理特征 不是基于像素點的 特征，它需要在包含多個像素點的區(qū)域中 進行統(tǒng)計計算。在模式匹配中，這種區(qū)域 性的特征具有較大的優(yōu)越性，不會由于局 部的偏差而無法匹配成功。缺 點 當圖像的分辨率變化的時候，所計算出來 的紋理有時會出現(xiàn)較大偏差。紋理特征作 為一種表面特性也并不能完全反映出物體 的本質(zhì)屬性，僅僅利用紋理特征無法

5、獲得 高層次圖像內(nèi)容，因而將紋理信息應用于 檢索時，一些具有相似紋理的不同事物會 對檢索造成誤導方 法 統(tǒng)計法、結(jié)構(gòu)法、模型法、頻譜法。統(tǒng)計 法通過圖像中灰度級分布的隨機屬性來描 述紋理特征；幾何法結(jié)構(gòu)法假定紋理模式 由紋理基元以一定的、有規(guī)律的形式重復 排列組合而成，特征提取就變?yōu)榇_定這些 基元并定量分析它們的排列規(guī)則；模型法 利用一些成熟的圖像模型來描述紋理；頻 譜法借助于頻率特性來描述紋理特征。圖像搜索引擎 目前圖像搜索引擎有很多很多，國內(nèi)常 用的有百度圖片搜索、Google 圖片搜索、 雅虎圖片搜索、搜狗圖片搜索等。 基于內(nèi)容的圖像搜索引擎提供的各種獨 特的檢索入口大大加快了檢索速度，

6、明顯 提高了查全率、查準率。idee公司 idee公司：idee是一家開發(fā)先進的圖像識別 公司 及視覺搜索軟件的公司。idee的視覺搜索致 力于解決一些世界著名的影像公司的圖像搜 索匹配服務，其中包括Adobe公司。TinEyeMulticolr Search Multicolr Search搜索通過選擇圖片包含的顏 色代替?zhèn)鹘y(tǒng)關(guān)鍵字搜索。利用圖片的顏色 構(gòu)成，是基于人類感知的色彩和簡單的顏 色直方圖方法自然返回結(jié)果。Visual Similarity SearchBYO Image Search根據(jù)給定的圖片顏色構(gòu) 成進行匹配搜索。搜索引擎使用復雜的算 法來分析數(shù)以百計的圖片屬性，如顏色， 形狀，質(zhì)地，光度，復雜性等。結(jié)束語基于內(nèi)容的圖像搜索引擎與傳統(tǒng)的圖像 檢搜索引擎相比有著諸多無可比擬的