快速JPEG图像检索方法

本文给出了一种基于归一化化转动惯量(Normalized Moment Inertia， NMI )的JPEG
图像快速检索方法，其特点是直接在压缩域中利用DCT 系数进行块分类，每一类分块形成一个二值索引图，统计该索引图的NMI 值作为该类的一个特征，所有类的NMI 特征构成了图像的一个特征序列，以此进行图像检索。本方法不需要完全解压缩，降低了计算复杂度，对图像的平移，旋转和尺度变换有较好的鲁棒性。试验结果表明这种图像检索方法具有良好的检索性能。
为了降低存储需要和加快传输速度, 大量的图像和视频数据都是以一定的压缩格式存贮和传输的。直接在压缩域进行图像数据处理和分析，无需解压缩操作，无疑能够减少系统的处理时间和计算复杂度。基于压缩域的图像分析处理技术已成为多媒体研究领域的一个热点。
基于内容的压缩域图像检索(CBIR)是当前多媒体数据库系统和数字图书馆研究中的一个热点。压缩域图像检索技术的主要是根据压缩域数据的特点提取图像特征，压缩格式中的数据对于描述图像的特征有着不同于象素域的独有的特性。若特征提取速度快，则它可以不需要特征库的支持，在一定程度上能适合互联网、动态数据库的图像检索。
目前 80%的图像与视频资源都采用了基于DCT 变换的压缩格式， 如 JPEG MPEG1/2，
H.261/263 等，因此研究ＤＣＴ压缩域的图像检索技术具有重要的现实意义。事实上，基于DCT 压缩域的图像检索方法已有很多， 既可以用ＤＣＴ域的各个滤波通道的方差与均值作为图像的匹配特征，也可用ＤＣＴ前几个ＡＣ系数的方差作为检索特征。黄祥林通过重组DCT 系数得到对应于三级小波分解的具有方向性的多分辨率形式，从而提取图像轮廓用于图像检索。Fan 等直接在DCT 域提取有方向性的图像特征进行图像检索。Jose 等直接统计DC 系数直方图进行JPEG 图像的检索。许多基于DCT 压缩域的检索算法都在一定程度上增强了图像检索的效果。
本文是在文献的基础上给出的一种基于 NMI 的快速JPEG 图像检索方法。该方法直接在压缩域中利用DCT 系数进行块分类，每一类分块形成一个二值索引图，统计该索引图的NMI值作为该类的一个特征，所有类的NMI 特征构成了图像的一个特征矢量，以此进行图像检索，方法极其方便简单，不需要完全解压缩，大大降低了计算复杂度。文中第2 节介绍了有关二值图像的归一化转动惯量（NMI）的概念；第3 节详细叙述了本文的方法；第4 节给出了试验结果；最后对本文作了总结。