1應(yīng)用需求分析

森林信息化的建設(shè)不僅是網(wǎng)絡(luò)上的接入，還要擁有一個(gè)技術(shù)先進(jìn)、應(yīng)用廣泛的綜合信息系統(tǒng)。在綜合信息系統(tǒng)中，信息的存儲(chǔ)組織和檢索通常是需要解決的中心問(wèn)題。隨著大容量存儲(chǔ)技術(shù)的成熟和成本的下降，信息數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)已經(jīng)不再是主要矛盾，如何從海量的信息資源中快速查找出需要的信息成了需要解決的主要問(wèn)題。森林煙火領(lǐng)域里，傳統(tǒng)的信息表達(dá)形式是公文、研究報(bào)告、刊物等。多年來(lái)，基于文本的檢索技術(shù)和語(yǔ)義搜索技術(shù)為這些形式的信息提供了方便的查詢方法。近年來(lái)，圖像信息在森林防火領(lǐng)域里的應(yīng)用呈現(xiàn)了飛速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，主要形式有衛(wèi)星照片、雷達(dá)成像、數(shù)字地圖及資料圖片等。于是圖像領(lǐng)域里的檢索需求也漸漸突出出來(lái)，比如:如何快速判斷出目標(biāo)是煙火還是其他的目標(biāo)，如何判斷出目標(biāo)的型號(hào)和技術(shù)參數(shù)等。這些應(yīng)用需求是通常的文本檢索技術(shù)所不能滿足的，要滿足這些檢索需求，需要通過(guò)信息的內(nèi)容直接檢索，這就需要用到基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)。

2檢索算法研究

因?yàn)閳D像處理技術(shù)本身存在固有的圖像相關(guān)性，即某一種方法只對(duì)某一類圖像有效，對(duì)其他類型的圖像不一定有效的規(guī)律，所以針對(duì)不同領(lǐng)域里有著某種共性的圖像而言，為了達(dá)到有效的檢索效果，需要提取的特征種類和綜合計(jì)算方法也不盡相同。針對(duì)森林領(lǐng)域的煙火圖像庫(kù)的特點(diǎn)，分析、設(shè)計(jì)并介紹一種針對(duì)煙火圖像庫(kù)的檢索方法。

2．1森林煙火圖像的特點(diǎn)及分析

在研究針對(duì)森林煙火圖像的檢索方法前，需要對(duì)這一類圖像的特點(diǎn)進(jìn)行全面考察，經(jīng)過(guò)對(duì)大量煙火圖像的考察，發(fā)現(xiàn)其有以下幾個(gè)特點(diǎn):1)一幅圖片通常有且只有一個(gè)明顯的主題對(duì)象2)前景色與背景色的反差通常比較明顯3)對(duì)象形狀一般呈明顯的幾何形狀4)用戶的檢索需求集中體現(xiàn)在圖像的主題對(duì)象上。在圖像沒(méi)有分割的條件下，主題對(duì)象的特征主要表現(xiàn)在面積較大的區(qū)域上，所以在圖像分割的結(jié)果中，面積較小的區(qū)域可以忽略不計(jì)，以此減少干擾。圖像分割適合通過(guò)閾值分割方法或者區(qū)域生長(zhǎng)方法方便地實(shí)現(xiàn)，在實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)中使用區(qū)域生長(zhǎng)算法實(shí)現(xiàn)。此類檢索需要充分針對(duì)的是主題對(duì)象的特征，背景信息并不重要，所以，要實(shí)現(xiàn)相對(duì)準(zhǔn)確的檢索，需盡量剔除背景信息的干擾以獲得主題對(duì)象的特征，這就需要提取圖像的主題目標(biāo)特征。根據(jù)以上特點(diǎn)分析，采用圖像分割技術(shù)獲得圖像的主題目標(biāo)區(qū)域，綜合使用區(qū)域的顏色和形狀特征進(jìn)行檢索方案設(shè)計(jì)。

2．2算法形式化描述

先將圖像分割成若干對(duì)象區(qū)域，對(duì)每個(gè)區(qū)域抽取顏色特征和形狀特征，聯(lián)合構(gòu)成特征向量，并根據(jù)區(qū)域重心距離圖像中心的遠(yuǎn)近來(lái)設(shè)置權(quán)重系數(shù)，計(jì)算區(qū)域之間的相似度，進(jìn)而計(jì)算圖像之間的相似度，在相關(guān)反饋中調(diào)整區(qū)域的權(quán)重系數(shù)，讓系統(tǒng)記住區(qū)域?qū)τ诒磉_(dá)圖像語(yǔ)義信息的重要程度。對(duì)每個(gè)區(qū)域計(jì)算三個(gè)形狀特征參數(shù):一面積百分比、離心率、離散度。不同語(yǔ)義信息的主題對(duì)象往往在形狀上存在較大區(qū)別，通過(guò)這三個(gè)參數(shù)可以進(jìn)行較好的表達(dá)。

3應(yīng)用模式分析

基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)在森林防火領(lǐng)域里的應(yīng)用主要是從遙感圖像中辨認(rèn)煙火目標(biāo)。環(huán)形火焰的框圖分類(如圖1所示)。

4檢索算法實(shí)現(xiàn)

檢索算法的實(shí)現(xiàn)包括顏色空間轉(zhuǎn)換、圖像分割算法、特征提取等幾個(gè)主要方面，具體描述如下。

4．1顏色空間的選擇

RGB顏色空間的三元色各值之間有太高的獨(dú)立性，而且亮度也同時(shí)被植入了這三個(gè)值當(dāng)中，所以，在RGB空間中距離很近的兩個(gè)顏色會(huì)在外觀上有很大的反差，不符合人眼感受色彩的方式。而HSI空間的亮度分量與色度分量是分開(kāi)的，即亮度與圖像的色彩信息無(wú)關(guān)，同時(shí)色度和飽和度與人眼感受色彩的方式相當(dāng)接近，這些特點(diǎn)使得HSI模型非常適合基于內(nèi)容的圖像檢索方法。

4．2圖像分割的實(shí)現(xiàn)

采用區(qū)域生長(zhǎng)方法實(shí)現(xiàn)圖像分割和區(qū)域的提取，具體由遞歸函數(shù)實(shí)現(xiàn)。為了避免圖像過(guò)大造成程序堆棧溢出，需要對(duì)原圖做歸并處理，在縮略圖的基礎(chǔ)上進(jìn)行分割操作。具體步驟如下:1)對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理，以消除噪聲和局部紋理特征的影響。采用最常用的線性平滑濾波器和3*3的模板。2)將圖像分成等面積的象素塊單元，以每個(gè)塊的平均色作為本象素塊的顏色，把象素塊作為縮略圖的一個(gè)象素，圖像最終被轉(zhuǎn)換成縮略圖，以下操作均對(duì)縮略圖進(jìn)行。為每個(gè)象素分配一個(gè)標(biāo)記，初始化值為“未完成”。3)從左上角第1個(gè)象素開(kāi)始選擇一個(gè)“未完成”的象素作為種子，并建立一個(gè)區(qū)域，拿其4－鄰域空間內(nèi)的象素和種子進(jìn)行顏色比較，若兩者相似則歸并到這個(gè)區(qū)域中，將該象素的標(biāo)記改為“完成”，并計(jì)算該區(qū)域的平均顏色。4)以剛剛并入?yún)^(qū)域的象素為中心，再依次歸并它的4－鄰域空間內(nèi)的象素點(diǎn)，如此遞歸操作，使單元面積不斷擴(kuò)大，直到?jīng)]有鄰域的象素與其相似或者到了圖像邊界，此時(shí)，一個(gè)區(qū)域便產(chǎn)生了。5)繼續(xù)步驟3和4，直到?jīng)]有可以再歸并的象素，此時(shí)，圖像中的每個(gè)象素都已經(jīng)屬于某個(gè)區(qū)域。6)對(duì)分割后的圖像進(jìn)行處理，將符合標(biāo)準(zhǔn)的小區(qū)域進(jìn)行合并。7)染色處理。為了查看分割的效果，使結(jié)果更加直觀，對(duì)每個(gè)區(qū)域取平均顏色作為區(qū)域的代表顏色，并把區(qū)域內(nèi)部的全部點(diǎn)都染成此顏色。值得注意的是，為了得到恰當(dāng)?shù)纳L(zhǎng)點(diǎn)，需要迭代使用這個(gè)算法，將第1次分割后的區(qū)域的中心作為生長(zhǎng)點(diǎn)，進(jìn)行第2次生長(zhǎng)，進(jìn)而得到更好的分割效果。另外，調(diào)整顏色比較規(guī)則中的閾值，使得分割后圖像的區(qū)域數(shù)不超過(guò)5個(gè)為易，以避免過(guò)分割帶來(lái)的計(jì)算量過(guò)大產(chǎn)生誤檢索。

4．3特征的提取

特征的提取分為區(qū)域顏色特征的提取和區(qū)域形狀特征的提取。1)區(qū)域顏色特征的提取比較顏色的前三階中心距被證明是有效的顏色索引方法，這種方法對(duì)于在不同的角度拍攝同一個(gè)物體得到的圖像有較好的鑒別能力。在HSI顏色空間里，對(duì)每個(gè)顏色分量都計(jì)算其三階中心矩，則區(qū)域的顏色特征可以用9個(gè)實(shí)數(shù)R(h1，h2，h3，s1，s2，s3，i1，i2，i3)來(lái)表示。2)區(qū)域形狀特征的提取形狀的區(qū)域特征主要有區(qū)域的面積、重心、縱橫比、離散度、離心率等，F(xiàn)licker等人在IBM?的QBIC中采用了形狀面積、圓度、離心率、主軸慣量等特征，形狀間的相似度由特征矢量的加權(quán)歐幾里德距離來(lái)度量。森林煙火每個(gè)圖像具有明顯的前景和背景區(qū)分，因而圖像分割的效果較好，能夠較好地抓住主題目標(biāo)和背景各自的顏色和形狀特征，所抽取的特征能夠抓住同類圖像的相似點(diǎn)，索引構(gòu)建的過(guò)程比較接近于人對(duì)圖像的理解，檢索效果也比較好。針對(duì)不同的應(yīng)用領(lǐng)域或不同特點(diǎn)的圖像集合，需要根據(jù)其特點(diǎn)設(shè)計(jì)不同的方法。

本文作者：郭志佳、曲鑫 單位：哈爾濱市勘察測(cè)繪研究院、黑龍江省測(cè)繪科學(xué)研究所