徐存亮+王孝通

摘 要：圖像數(shù)據(jù)是艦船VDR（Voyage Data Recorder）記錄的關(guān)鍵數(shù)據(jù)之一，其高效檢索為艦船情景復(fù)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。文章首先分析了圖像數(shù)據(jù)檢索的發(fā)展，以視覺(jué)詞袋模型為研究對(duì)象，以空間相似度為依據(jù)，按照尺度不變的原則對(duì)圖像進(jìn)行矢量處理，并根據(jù)倒排索引的方法進(jìn)行檢索。最后，通過(guò)仿真從準(zhǔn)確率和效率兩個(gè)方面驗(yàn)證該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：空間相似度；VDR；圖像檢索；研究

中圖分類(lèi)號(hào)：U665.26 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2017）24-0008-03

VDR（Voyage Data Recorder），即船舶航行數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)，也稱(chēng)船用黑匣子[1]。它以一種安全、可恢復(fù)的方式，實(shí)時(shí)記錄并保存每隔一定時(shí)間和每發(fā)生某件事件的相關(guān)信息，包括時(shí)間、位置、航向、航速、通信、雷達(dá)圖像等，重點(diǎn)提供包括船舶靜、動(dòng)態(tài)信息和船舶操作等信息。如果出現(xiàn)海上事故，可借助VDR記錄的上述數(shù)據(jù)，再現(xiàn)事故相關(guān)場(chǎng)景，從而有利于了解船舶當(dāng)時(shí)相關(guān)狀態(tài)及指揮流程，便于科學(xué)地分析事故發(fā)生的原因，客觀公正地判明責(zé)任。

當(dāng)前對(duì)VDR的判讀工作主要是依靠人工來(lái)完成，由于VDR系統(tǒng)配置了大容量的存儲(chǔ)介質(zhì)，依靠人工對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行判讀效率低下且難于全面準(zhǔn)確。因此，有必要通過(guò)技術(shù)手段對(duì)VDR數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的判讀?？傮w看來(lái)，VDR系統(tǒng)存儲(chǔ)體記錄的數(shù)據(jù)主要有四大類(lèi)，即：艦船設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)。而對(duì)于視頻數(shù)據(jù)（包括部分靜態(tài)圖像）來(lái)說(shuō)，由于其復(fù)雜性，難以迅速對(duì)其進(jìn)行全面高效的檢索與關(guān)聯(lián)分析，因此，如何更加合理、高效地檢索VDR的相關(guān)圖像數(shù)據(jù)，將直接影響最終的船舶事故分析結(jié)果及效率。

1 圖像檢索的發(fā)展

圖像檢索技術(shù)始于上世紀(jì)70年代。早期的方法本質(zhì)上屬于基于文本的圖像檢索（Text-Based Image Retrieval， TBIR）[2]，借助相對(duì)成熟的文本檢索技術(shù)，首先從圖像尺寸、名稱(chēng)、作者等方面描述圖像的相關(guān)信息，然后采用關(guān)鍵詞進(jìn)行精確查詢(xún)。由于該方法的前提是人工對(duì)圖像的注釋?zhuān)斯ぷ⑨寱r(shí)的主觀性、經(jīng)驗(yàn)性和非全面性將給圖像檢索帶來(lái)不確定性，此外，由于圖像數(shù)據(jù)的數(shù)量越來(lái)越大，單純依靠人工進(jìn)行注釋已無(wú)法勝任。上世紀(jì)90年代后，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)（Content-Based Image Retrieval， CBIR）[3]逐步得到大力發(fā)展。該技術(shù)專(zhuān)注于圖像內(nèi)容本身，無(wú)需人工注釋?zhuān)苯訌膱D像中提取諸如顏色、形狀、紋理等視覺(jué)特征，通過(guò)這些客觀的參數(shù)，進(jìn)行匹配以檢索圖像。該檢索方式將傳統(tǒng)的“以字找圖”轉(zhuǎn)化為“以圖找圖”，將關(guān)鍵詞的匹配轉(zhuǎn)變?yōu)橐曈X(jué)特征間的匹配。

基于內(nèi)容的檢索方法專(zhuān)注于圖像本身，對(duì)圖像提取視覺(jué)特征并建立相應(yīng)的索引結(jié)構(gòu)，這些都由計(jì)算機(jī)自動(dòng)完成，從而克服了人工注釋帶來(lái)的不確定性，增加了檢索結(jié)果的可信度，但由于成像的差異使得具有相同內(nèi)容的圖像可能有不同的表現(xiàn)形式，因此，基于內(nèi)容的檢索方法與文本檢索時(shí)的精確匹配不同，基于內(nèi)容的檢索往往屬于近似匹配，即滿(mǎn)足一定相似度的概要匹配，而無(wú)法實(shí)現(xiàn)精確匹配。目前，以圖像為代表的數(shù)據(jù)檢索是信號(hào)處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一，已有很多付諸實(shí)用的成果，但大都具備一定的針對(duì)性。同樣由于VDR設(shè)備中存儲(chǔ)的圖像數(shù)據(jù)較為敏感，甚至具有一定的保密性，因此有必要結(jié)合VDR設(shè)備數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與屬性，針對(duì)VDR圖像數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，對(duì)其檢索問(wèn)題進(jìn)行針對(duì)性研究，為實(shí)現(xiàn)VDR圖像數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確、快速檢索提供合理有效的解決方案，為VDR數(shù)據(jù)判讀奠定技術(shù)基礎(chǔ)。

2 基于空間相似度的基本思路

當(dāng)前，基于內(nèi)容的圖像檢索方法大多沿用視覺(jué)詞袋模型的框架，即將圖像進(jìn)行矢量化表示，然后利用圖像矢量進(jìn)行相似性度量。該模型雖簡(jiǎn)單有效，但未能考慮局部特征的空間關(guān)系，從而在一定意義上影響了檢索的準(zhǔn)確率。為此，在視覺(jué)詞袋模型給出圖像檢索結(jié)果后，可結(jié)合空間相似度對(duì)待檢結(jié)果進(jìn)行二次驗(yàn)證，從而增強(qiáng)檢索的準(zhǔn)確率。對(duì)于VDR記錄的圖像數(shù)據(jù)而言，雖然數(shù)據(jù)量較為龐大，但是由于設(shè)置記錄圖像數(shù)據(jù)的部位有限且相對(duì)固定，該類(lèi)數(shù)據(jù)在很大程度上有一定的空間關(guān)聯(lián)度，因此，在沿用視覺(jué)詞袋模型這個(gè)方向研究VDR圖像數(shù)據(jù)檢索時(shí)適合考慮該屬性。

目前，包括幾何驗(yàn)證法[4]、金字塔匹配法[5]等均在考慮空間對(duì)應(yīng)關(guān)系的基礎(chǔ)上對(duì)圖像檢索進(jìn)行分析，利用空間關(guān)系度量待檢索圖像和數(shù)據(jù)庫(kù)圖像的相似度，對(duì)圖像檢索準(zhǔn)確率有一定提高，但上述方法也存在一定問(wèn)題。比如幾何驗(yàn)證法計(jì)算量較大，不適合對(duì)全體檢索結(jié)果進(jìn)行二次檢索；金字塔匹配法通過(guò)劃分網(wǎng)格捕捉圖像中的空間信息，但該信息不能進(jìn)行幾何變換?？傮w看，現(xiàn)有圖像檢索方法大多在檢測(cè)局部特征后才形成局部特征的空間關(guān)系。從而導(dǎo)致大多數(shù)檢索方法形成的空間關(guān)系難以完全保證尺度不變性。為此，文章考慮基于尺度不變的思路來(lái)構(gòu)建新的空間相似度圖像檢索方法，并驗(yàn)證其有效性。

視覺(jué)詞組的概念是在視覺(jué)單詞基礎(chǔ)上，根據(jù)各單詞在圖像中的不同屬性，定義不同方法來(lái)提取和形成視覺(jué)詞組，比如視覺(jué)單詞出現(xiàn)的頻率、出現(xiàn)的網(wǎng)格空間等特征。但上述方法大都聚焦與圖像特征本身，而未考慮空間關(guān)系的尺度變化問(wèn)題，使得圖像間的相似度檢測(cè)因成像的變化而受影響并降低檢索準(zhǔn)確率。本文的基本思路框圖如圖1所示。首先對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)圖像進(jìn)行預(yù)處理，主要工作是結(jié)合尺度不變性和空間相似度特征，構(gòu)建圖像對(duì)應(yīng)的視覺(jué)詞組，然后按照倒排檢索的方法進(jìn)行相關(guān)排序。圖像檢索處理時(shí)，對(duì)于待檢的圖像作同等處理，然后依照倒排索引的方法，進(jìn)行相似度比較，并最終得到檢索結(jié)果。本文的核心是要針對(duì)圖像合理構(gòu)建尺度不變的視覺(jué)詞組，使得空間關(guān)系能夠容納一定程度的幾何變換，從而為后續(xù)的有效檢索提供更多的支撐?；谠撃康模疚脑趫D像檢測(cè)過(guò)程中構(gòu)建了相應(yīng)特征間的局部空間關(guān)系。檢索圖像時(shí)，結(jié)合這種空間關(guān)系和視覺(jué)詞組，找出相似度最大的圖像作為檢索的結(jié)果。實(shí)際操作中，將圖像特征分為主特征和次特征兩部分，將這兩部分經(jīng)過(guò)視覺(jué)詞組統(tǒng)一量化處理后，作為圖像的空間關(guān)系。endprint

傳統(tǒng)的視覺(jué)詞袋模型僅將圖像表示為圖像矢量，并通過(guò)該矢量的簡(jiǎn)單計(jì)算來(lái)比較圖像的相似度，并未考慮圖像局部特征的空間關(guān)系。此外，本算法在考慮空間關(guān)系的基礎(chǔ)上，兼顧了空間尺度不變性，從而對(duì)圖像的空間變化提供了兼容，使得圖像檢索能在理論上保持更高的準(zhǔn)確率及效率。實(shí)際處理過(guò)程中，如果在檢索時(shí)將待檢圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中的每幅圖像逐一進(jìn)行計(jì)算和比較，計(jì)算成本將極大，為此我們借助預(yù)處理對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行先期處理，并結(jié)合倒排索引的方法組織數(shù)據(jù)庫(kù)圖像，檢索時(shí)，只需計(jì)算和比較圖像間對(duì)應(yīng)特征及空間相似度的情況，從而判斷圖像的相似度并給出檢索結(jié)果。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本實(shí)驗(yàn)主要針對(duì)傳統(tǒng)的視覺(jué)詞袋模型進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)借助Matlab平臺(tái)，采用ImageNet數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)源[6]。檢索性能主要包括檢索準(zhǔn)確率和檢索效率兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)。對(duì)于準(zhǔn)確率，采用均值平均準(zhǔn)確率進(jìn)行評(píng)估；對(duì)于檢索效率，主要采用檢索所耗費(fèi)的時(shí)間來(lái)表征。在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的圖像進(jìn)行預(yù)處理的過(guò)程中，首先采用快速Hessian檢測(cè)法檢測(cè)圖像的主要特征，該算法具有較好的計(jì)算效率；圖像特征中的主特征及次特征分別用64維向量表示。算法中采用k-means算法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征進(jìn)行聚類(lèi)，并根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果創(chuàng)建詞典，最后通過(guò)詞典中的視覺(jué)單詞量化數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像，并生成尺度不變視距詞組。

通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，由于傳統(tǒng)的視覺(jué)詞袋模型僅關(guān)注了圖像的矢量化，而沒(méi)有考慮圖像的空間信息，因此，同樣采用倒排索引的方法時(shí)，傳統(tǒng)的視覺(jué)詞袋模型檢索準(zhǔn)確率顯然低于本文的方法。如圖1所示，在采用不同數(shù)量的數(shù)據(jù)庫(kù)圖像檢索過(guò)程中，本文的方法均優(yōu)于傳統(tǒng)的視覺(jué)詞袋模型，尤其在數(shù)據(jù)庫(kù)圖像數(shù)量增大時(shí)，兩者之間的差異更加明顯。

對(duì)于檢索效率來(lái)說(shuō)，主要衡量標(biāo)準(zhǔn)是針對(duì)同等容量的數(shù)據(jù)庫(kù)圖像，兩種不同方法所花費(fèi)的時(shí)間。如圖3所示，從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)看，基于尺度不變的方法優(yōu)于傳統(tǒng)的視覺(jué)詞袋模型。顯然，隨著數(shù)據(jù)庫(kù)圖像數(shù)量的增加，兩種方法檢索花費(fèi)的時(shí)間均相應(yīng)增長(zhǎng)，盡管如此，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用本文方法檢索時(shí)的效率要高于傳統(tǒng)方法，且隨著圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的增大，本文方法檢索時(shí)間的增長(zhǎng)比傳統(tǒng)方法趨緩。

綜上，不難看出，在結(jié)合了尺度不變性及空間相似度的前提下，對(duì)于圖像的檢索而言，無(wú)論從檢索的正確性還是檢索的基本效率，本文的方法較傳統(tǒng)視覺(jué)詞袋模型均有了明顯的提高。本方法在對(duì)圖像數(shù)據(jù)矢量化的基礎(chǔ)上，基于尺度不變的原則確定圖像之間的空間對(duì)應(yīng)關(guān)系，并將該關(guān)系用于判斷檢索圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)圖像的空間相似性，同時(shí)采用了倒排檢索的基本方法進(jìn)行圖像檢索，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法的有效性。

4 結(jié)束語(yǔ)

圖像數(shù)據(jù)由于攜帶信息更加直觀豐富，已逐漸成為獲取和交換信息的重要載體。一方面，圖像數(shù)據(jù)的大量增長(zhǎng)給信息的傳遞帶來(lái)了便利；與此同時(shí)，如何快速準(zhǔn)確地從大量圖像中獲取感興趣的部分卻變得相對(duì)困難。也就是說(shuō)，如何高效地檢索出滿(mǎn)足需求的圖像，成為圖像檢索領(lǐng)域亟待研究的問(wèn)題。

VDR作為現(xiàn)代艦船的關(guān)鍵設(shè)備之一，實(shí)時(shí)記錄了艦船運(yùn)行的多類(lèi)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，其中圖像數(shù)據(jù)占比較大，類(lèi)型也比較豐富，因此，對(duì)于VDR圖像數(shù)據(jù)的梳理及檢索對(duì)于判斷VDR數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。但總體來(lái)說(shuō)，對(duì)于VDR記錄的圖像數(shù)據(jù)而言，由于圖像采集的各部位相對(duì)明確，因此，可以借助圖像數(shù)據(jù)間的空間相似度來(lái)為圖像數(shù)據(jù)的檢索提供幫助，本文在基于內(nèi)容檢索的框架下，借助視覺(jué)詞組的基本思路，利用尺度不變性對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，并結(jié)合倒排檢索的方法對(duì)待檢圖像進(jìn)行檢索，從仿真結(jié)果看，該算法無(wú)論從檢索的準(zhǔn)確率和效率來(lái)說(shuō)，都比傳統(tǒng)的視覺(jué)詞袋模型更加有效，可以作為一個(gè)可行方法對(duì)VDR圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索。

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