基于空间相似度舰船VDR图像检索,这篇图像检索论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
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摘 要：图像数据是舰船VDR（Voyage Data Recorder）记录的关键数据之一,其高效检索为舰船情景复现奠定了基础.文章首先分析了图像数据检索的发展,以视觉词袋模型为研究对象,以空间相似度为依据,按照尺度不变的原则对图像进行矢量处理,并根据倒排索引的方法进行检索.最后,通过仿真从准确率和效率两个方面验证该方法的有效性.
关键词：空间相似度；VDR；图像检索；研究
中图分类号：U665.26 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2017）24-0008-03
VDR（Voyage Data Recorder）,即船舶航行数据记录系统,也称船用黑匣子[1].它以一种安全、可恢复的方式,实时记录并保存每隔一定时间和每发生某件事件的相关信息,包括时间、位置、航向、航速、通信、雷达图像等,重点提供包括船舶静、动态信息和船舶操作等信息.如果出现海上事故,可借助VDR记录的上述数据,再现事故相关场景,从而有利于了解船舶当时相关状态及指挥流程,便于科学地分析事故发生的原因,客观公正地判明责任.
当前对VDR的判读工作主要是依靠人工来完成,由于VDR系统配置了大容量的存储介质,依靠人工对这些海量数据进行判读效率低下且难于全面准确.因此,有必要通过技术手段对VDR数据进行准确的判读.总体看来,VDR系统存储体记录的数据主要有四大类,即：舰船设备状态数据、音频数据、视频数据、日志数据.而对于视频数据（包括部分静态图像）来说,由于其复杂性,难以迅速对其进行全面高效的检索和关联分析,因此,如何更加合理、高效地检索VDR的相关图像数据,将直接影响最终的船舶事故分析结果及效率.
1 图像检索的发展
图像检索技术始于上世纪70年代.早期的方法本质上属于基于文本的图像检索（Text-Based Image Retrieval, TBIR）[2],借助相对成熟的文本检索技术,首先从图像尺寸、名称、作者等方面描述图像的相关信息,然后采用关键词进行精确查询.由于该方法的前提是人工对图像的注释,而人工注释时的主观性、经验性和非全面性将给图像检索带来不确定性,此外,由于图像数据的数量越来越大,单纯依靠人工进行注释已无法胜任.上世纪90年代后,基于内容的图像检索技术（Content-Based Image Retrieval, CBIR）[3]逐步得到大力发展.该技术专注于图像内容本身,无需人工注释,而直接从图像中提取诸如颜色、形状、纹理等视觉特征,通过这些客观的参数,进行匹配以检索图像.该检索方式将传统的“以字找图”转化为“以图找图”,将关键词的匹配转变为视觉特征间的匹配.
基于内容的检索方法专注于图像本身,对图像提取视觉特征并建立相应的索引结构,这些都由计算机自动完成,从而克服了人工注释带来的不确定性,增加了检索结果的可信度,但由于成像的差异使得具有相同内容的图像可能有不同的表现形式,因此,基于内容的检索方法和文本检索时的精确匹配不同,基于内容的检索往往属于近似匹配,即满足一定相似度的概要匹配,而无法实现精确匹配.目前,以图像为代表的数据检索是信号处理领域的热点之一,已有很多付诸实用的成果,但大都具备一定的针对性.同样由于VDR设备中存储的图像数据较为敏感,甚至具有一定的保密性,因此有必要结合VDR设备数据的特点和属性,针对VDR图像数据的相关特征,对其检索问题进行针对性研究,为实现VDR图像数据的准确、快速检索提供合理有效的解决方案,为VDR数据判读奠定技术基础.
2 基于空间相似度的基本思路
当前,基于内容的图像检索方法大多沿用视觉词袋模型的框架,即将图像进行矢量化表示,然后利用图像矢量进行相似性度量.该模型虽简单有效,但未能考虑局部特征的空间关系,从而在一定意义上影响了检索的准确率.为此,在视觉词袋模型给出图像检索结果后,可结合空间相似度对待检结果进行二次验证,从而增强检索的准确率.对于VDR记录的图像数据而言,虽然数据量较为庞大,但是由于设置记录图像数据的部位有限且相对固定,该类数据在很大程度上有一定的空间关联度,因此,在沿用视觉词袋模型这个方向研究VDR图像数据检索时适合考虑该属性.
目前,包括几何验证法[4]、金字塔匹配法[5]等均在考虑空间对应关系的基础上对图像检索进行分析,利用空间关系度量待检索图像和数据库图像的相似度,对图像检索准确率有一定提高,但上述方法也存在一定问题.比如几何验证法计算量较大,不适合对全体检索结果进行二次检索；金字塔匹配法通过划分网格捕捉图像中的空间信息,但该信息不能进行几何变换.总体看,现有图像检索方法大多在检测局部特征后才形成局部特征的空间关系.从而导致大多数检索方法形成的空间关系难以完全保证尺度不变性.为此,文章考虑基于尺度不变的思路来构建新的空间相似度图像检索方法,并验证其有效性.
视觉词组的概念是在视觉单词基础上,根据各单词在图像中的不同属性,定义不同方法来提取和形成视觉词组,比如視觉单词出现的频率、出现的网格空间等特征.但上述方法大都聚焦和图像特征本身,而未考虑空间关系的尺度变化问题,使得图像间的相似度检测因成像的变化而受影响并降低检索准确率.本文的基本思路框图如图1所示.首先对数据库图像进行预处理,主要工作是结合尺度不变性和空间相似度特征,构建图像对应的视觉词组,然后按照倒排检索的方法进行相关排序.图像检索处理时,对于待检的图像作同等处理,然后依照倒排索引的方法,进行相似度比较,并最终得到检索结果.本文的核心是要针对图像合理构建尺度不变的视觉词组,使得空间关系能够容纳一定程度的几何变换,从而为后续的有效检索提供更多的支撑.基于该目的,本文在图像检测过程中构建了相应特征间的局部空间关系.检索图像时,结合这种空间关系和视觉词组,找出相似度最大的图像作为检索的结果.实际操作中,将图像特征分为主特征和次特征两部分,将这两部分经过视觉词组统一量化处理后,作为图像的空间关系.
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