張東明,馬尚昌,張 明
(成都信息工程學(xué)院 電子工程學(xué)院,四川 成都 610225)
在過去的時間里,很多專家學(xué)者致力于圖像數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域,依利諾筋大學(xué)開發(fā)的多媒體分析和檢索系統(tǒng)MARS;美國堪薩斯大學(xué)為陸地衛(wèi)星遙感圖像開發(fā)的集成圖像數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) IMDS[1];但從實用的標(biāo)準(zhǔn)來看還是有很大的差距。目前,存在的主要問題有高層語義和低層視覺特征之間的差距[2]、圖像數(shù)據(jù)的建模、人機的結(jié)合、高維數(shù)據(jù)的索引、合適的性能評價標(biāo)準(zhǔn)和測試數(shù)據(jù)集、圖像數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)等,這些需要研究人員進一步探索。
面向圖像及其特征的多信息管理系統(tǒng)主要包括用戶登錄、圖片基本信息管理、特征數(shù)據(jù)管理、文本信息管理、圖像特征提取、圖像識別。但由于圖像處理和特征數(shù)據(jù)提取比較復(fù)雜,而圖像識別需要對一幅圖片先進行圖像預(yù)處理和特征提取。本系統(tǒng)采用面向?qū)ο蠓椒ㄟM行分析和設(shè)計,在SQL Server 2005數(shù)據(jù)庫上實現(xiàn)數(shù)據(jù)操作,使用面向?qū)ο蟮腃++語言作為開發(fā)語言,使用Windows XP作為開發(fā)平臺,能夠很好地實現(xiàn)系統(tǒng)的開發(fā)及測試。面向圖像及其特征的多信息管理系統(tǒng)主要包含用戶登錄、圖片信息管理、特征數(shù)據(jù)管理、文本信息管理、圖像特征提取、圖像識別。但由于圖像處理和特征數(shù)據(jù)提取比較復(fù)雜,圖像識別需要對圖片先進行圖像預(yù)處理和特征提取[4]。
根據(jù)對上述多信息管理系統(tǒng)的要求分析和需要實現(xiàn)的目標(biāo)分析,該系統(tǒng)的功能要求如下:
1)用戶管理:管理用戶進入系統(tǒng),對其進行操作。
2)圖片基本信息管理:管理系統(tǒng)中所有圖片的一些基本信息數(shù)據(jù),主要包括圖片號、圖片類別、圖片名稱、圖片大小。
3)特征數(shù)據(jù)管理:對圖片的特征Hu矩相關(guān)數(shù)據(jù)進行管理。
4)文本信息管理:對圖片的文本描述進行管理。
5)數(shù)據(jù)庫管理:對本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫進行管理,包括備份和恢復(fù)。
面向圖像及其特征的多信息管理系統(tǒng)主要分為用戶管理、圖片基本信息管理、特征數(shù)據(jù)管理、文本信息管理、圖片識別、數(shù)據(jù)庫管理等6個主要模塊。其中用戶管理模塊又分為用戶注冊和用戶登錄兩個模塊;數(shù)據(jù)庫管理模塊又分為數(shù)據(jù)備份和數(shù)據(jù)恢復(fù)模塊。系統(tǒng)的基本流程是:用戶登錄—>主界面—>選擇各項子系統(tǒng)。系統(tǒng)主模塊功能如圖1所示。
圖1 系統(tǒng)主模塊功能樹Fig.1 The system has the function of main module tree
1)用戶管理模塊
①用戶注冊:沒有注冊過的用戶需進行用戶注冊后,才能通過登錄界面進入主控制平臺。用戶需要填寫用戶的名稱和密碼,如果該用戶名已經(jīng)被注冊過,將給出重新輸入用戶名的提示信息。當(dāng)用戶注冊成功后,會給出成功注冊的提示信息。
②用戶登錄:輸入用戶的名稱和密碼,如果用戶名和密碼正確,進入主控制平臺;否則給出錯誤信息提示。
2)圖像信息管理模塊
①圖片信息管理子模塊:對新的圖片進行錄入,包括將圖片存入數(shù)據(jù)庫中同時可對其進行修改、刪除等功能。
②特征數(shù)據(jù)管理子模塊:將計算特征所提取出的特征數(shù)據(jù)進行錄入,同時可對其進行修改、刪除、查詢等功能。
③文本信息管理子模塊:根據(jù)圖片編號,錄入文本描述,并可對其進行修改等功能。
3)圖像識別模塊
對輸入的圖片進行特征提取,并選擇相應(yīng)的識別模式進行識別。
4)數(shù)據(jù)庫管理
①數(shù)據(jù)備份:定期對數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)備份,以防當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。
②數(shù)據(jù)恢復(fù):當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失后,通過其將之前備份的數(shù)據(jù)進行恢復(fù),讓系統(tǒng)重新正常工作,減少工作量。
對輸入的圖片進行特征提取,并選擇相應(yīng)的識別模式進行識別。
圖像特征包括幾何特征、形狀特征、顏色特征、紋理特征等[5]。本文針對圖像的形狀和結(jié)構(gòu)特征進行提取實現(xiàn)圖像的識別。對二維連續(xù)函數(shù)為分f(x,y),圖像的p+q階幾何矩定義為:
p+q階中心距定義為:
對一幅二值圖像來說,則采用求和號代替積分:
其中N和M分別是圖像的高度和寬度。
歸一化的中心距定義為:
最后構(gòu)成7個矩的組特征量,由Hu矩組成的特征量對圖片進行識別[8],優(yōu)點是速度很快,識別率低的原因是由于Hu不變矩只用到低階[9]矩,對于圖像的細(xì)節(jié)未能很好的描述出來,導(dǎo)致對圖像的描述不夠完整。
人工免疫識別是一門新興的研究。Farmer等人率先基于免疫網(wǎng)絡(luò)學(xué)說給出了免疫系統(tǒng)的動態(tài)模型,并探討了免疫系統(tǒng)與其他人工智能方法的聯(lián)系,開始了人工免疫系統(tǒng)的研究。D.Dasgupta系統(tǒng)分析了人工免疫系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異同,認(rèn)為在組成單元及數(shù)目、交互作用、模式識別、魯棒性等方面是相似的,而在系統(tǒng)分布、組成單元間的通信、系統(tǒng)控制等方面是不同的,并指出自然免疫系統(tǒng)是人工智能方法靈感的重要源泉[10]。由于免疫系統(tǒng)本身的復(fù)雜性,有關(guān)算法機理的描述還不多見,相關(guān)算子還比較少。Castro L.D.、Kim J.、杜海峰、焦李成等基于抗體克隆選擇機理相繼提出了克隆選擇算法。Nohara等基于抗體單元的功能提出了一種非網(wǎng)絡(luò)的人工免疫系統(tǒng)模型。而目前兩個比較有影響的人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型是Timmis等基于人工識別球 (Artificial Recognition Ball,AR)概念提出的資源受限人工免疫系統(tǒng) (Resource Limited Artificial Immune System,RLAIS)和Leandro等模擬免疫網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)抗原刺激過程提出的aiNet算法[11]。
人工免疫識別的基本操作有三部分。首先,對待求解的問題進行具體分析,從中提取出最基本的特征信息;其次,對此特這信息進行處理,以將其轉(zhuǎn)化為求解問題的一種方案;最后,將此方案以適當(dāng)?shù)男问睫D(zhuǎn)化成免疫算賬以實施具體的操作。
測試模塊如下:用戶注冊模塊、用戶登錄模塊、圖片基本信息管理模塊、特這數(shù)據(jù)管理模塊、文本信息管理模塊、數(shù)據(jù)庫管理模塊,測試代表結(jié)果如下:
1)系統(tǒng)控制臺的登錄界面,如圖2所示。
圖2 主控平臺設(shè)計Fig.2 Main control platform design
2)基本信息錄入:只有用戶名和密碼都輸入正確才會顯示圖3的界面。
圖3 圖片基本信息錄入功能測試Fig.3 Basic information input function test picture
3)特征值錄入測試:按下“錄入”按鈕,基本信息就錄入到PhDatabase數(shù)據(jù)庫中也可完成對其刪除修改等操作。如圖4所示。
圖4 特征數(shù)據(jù)錄入Fig.4 Characteristics of the data entry
4)對軟件數(shù)據(jù)庫的查詢等操作:將圖片添加并顯示在圖像控件上,并輸入圖片編號,圖 片類型,圖片名稱,圖片大小等信息,系統(tǒng)將進入數(shù)據(jù)庫進行查詢比對,如圖5所示。
圖3 查詢到記錄Fig.3 Query to the record
5)在主控制平臺的菜單中選擇數(shù)據(jù)庫管理的下拉菜單數(shù)據(jù)備份,打開一個對話框,輸入文件名“databackup”,點擊保存,數(shù)據(jù)備份成功。
6)在主控制平臺的菜單中選擇數(shù)據(jù)庫管理的下拉菜單數(shù)據(jù)還原,打開一個對話框,打開文件名為“databackup.bak”,點擊打開,數(shù)據(jù)還原成功。
本設(shè)計是一個面向圖像及其特征的多信息管理系統(tǒng)。它主要是將獲取的圖片和特征數(shù)據(jù)建立一個多信息管理系統(tǒng),包括對圖片和特征數(shù)據(jù)進行錄入、修改、刪除、查詢等功能,同時輸入想要識別的圖片進行圖像識別。在整個數(shù)據(jù)庫的設(shè)計中利用了它的便利性和實用性。對于圖像的處理、特征數(shù)據(jù)的提取和圖像的識別模塊進行了算法分析。
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