整合多搜尋方法之影像資料庫檢索系統

An Image Retrieval System Obtained by Integrating Multiple Searching Approaches

現存的影像檢索系統，大多是針對特定影像資料庫，抽取適當特徵值用以尋找相近的影像；然而，同樣的搜尋方法不一定適用於其他類型資料庫。以顏色特徵值為基礎的搜尋方法，分別應用在黑白、灰階及彩色影像資料庫中，檢索效果有明顯的不同；而以形狀特徵值為基礎者，則適用於前景物體存在且和背景環境差異分明的影像資料庫。有時，使用者又希望直接以影像內容的主觀描述（如影像分類、標的類型、拍攝環境等）來檢索相關影像。因此，本研究分別以影像的顏色特徵、形狀特徵與內容特性，來建構不同的影像搜尋方法。在影像資料庫建構過程，所有影像利用改良式K-means 演算法進行分群，並於分析各群集中影像特徵之變異程度，於檢索時給予各個群集不同權重，開發出一套整合多搜尋方法並適用不同影像資料庫之檢索系統。經過完整實驗步驟之測試，可顯示整合三種搜尋方法，所得之影像檢索效果最佳。