第8章图像压缩的理论ppt课件

1、第第8章章图像压缩图像压缩8.18.1 基本概念基本概念8.28.2 图像压缩模型图像压缩模型8.38.3 信息论基础信息论基础8.4 8.4 方法方法第第8章章 图像压缩图像压缩l图像压缩的必要性图像压缩的必要性计算机图像处理中的数字图像其灰度多数用计算机图像处理中的数字图像其灰度多数用8bit8bit来量化，一幅最来量化，一幅最简单的黑白照片简单的黑白照片, ,若按若按512512512512点阵取样点阵取样, ,表示这幅图像的二进制数表示这幅图像的二进制数据量：据量：而医学图像处理和其他科研应用的图像的灰度量化可用到而医学图像处理和其他科研应用的图像的灰度量化可用到12bit12bit以

2、以上，所需数据量上，所需数据量: :遥感图像如遥感图像如SARSAR图像用图像用8bit8bit量化，量化，100100公里公里* *100100公里，公里，10m10m分辨率的分辨率的图像的大小为图像的大小为10000100001000010000。这样一个地区的图像需。这样一个地区的图像需108B=100MB108B=100MB以以上。这无疑对图象的存储、处置、传送带来很大的困难。上。这无疑对图象的存储、处置、传送带来很大的困难。1024 1024 12121.5MbitMByte512 512 82256MbitKByte动态视频数据量更大。动态视频数据量更大。数字高清：数字高清：108

3、0i/50Hz1080i/50Hz19201920* *10801080* *2424* *50=2 488 320 000 =2.5Gb/s50=2 488 320 000 =2.5Gb/s视频信号的传输率约为视频信号的传输率约为2.5GB/s2.5GB/s这样大的数据量不仅超出了计算机的存储和处理能力，更是当前通信信道的传这样大的数据量不仅超出了计算机的存储和处理能力，更是当前通信信道的传输速率所不及的。因而，为了存储、处理和传输这些数据，必须进行压缩。输速率所不及的。因而，为了存储、处理和传输这些数据，必须进行压缩。 传输 存储压缩解压介质压缩解压信道主要目的主要目的第第8章章 图像压缩

4、图像压缩在保持一定图像质量的条件下，以尽可能少的比特数表示图像。l l 第第8章章 图像压缩图像压缩图像压缩的方法图像压缩的方法消除冗余数据，从数学角度看，将原始图像消除冗余数据，从数学角度看，将原始图像转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集转化为从统计角度看尽可能不相关的数据集一般分为两类：一般分为两类：无损压缩：在压缩和解压缩过程中没有信息损无损压缩：在压缩和解压缩过程中没有信息损失失有损压缩：能取得较高的压缩率，但压缩后不能有损压缩：能取得较高的压缩率，但压缩后不能通过解压缩恢复原状通过解压缩恢复原状其它：如根据需要，即可进行无损，也可进行有其它：如根据需要，即可进行无损，也可进行有损压

5、缩的技术；准无损技术损压缩的技术；准无损技术l 图像压缩的理论基础图像压缩的理论基础信息论信息论图像处理的概念和技术图像处理的概念和技术l压缩方法压缩方法预测编码方法对应空域方法）预测编码方法对应空域方法）变换编码方法对应频域方法）变换编码方法对应频域方法）第第8章章 图像压缩图像压缩8.1 基础知识基础知识l数据冗余的概念数据冗余的概念数据是用来表示信息的。如果不同的方法表示等量的信息使用了不同的数据量，那么使用数据是用来表示信息的。如果不同的方法表示等量的信息使用了不同的数据量，那么使用较多数据量的方法中，有些数据必然是代表了无用的信息，或者是重复地表示了其它数据已表较多数据量的方法中，有

6、些数据必然是代表了无用的信息，或者是重复地表示了其它数据已表示的信息，这就是数据冗余的概念。示的信息，这就是数据冗余的概念。第第8章章 图像压缩图像压缩同量的数据可表达不同量的信息同量的信息可用不同量的数据表达冗余 数据表达了无用的信息 数据表达了已表达的信息8.1 基础知识基础知识l数据冗余的数学量化数据冗余的数学量化如果如果b b和和bb代表两个表示相同信息的数据集合中所携载信息单元的数量，则代表两个表示相同信息的数据集合中所携载信息单元的数量，则b b表示的数据集合的相对数据冗余表示的数据集合的相对数据冗余R R定义为：定义为：压压缩缩率率：第第一一个个数数据据集集合合； 第第二二个个数

7、数据据集集合合；、 表表示示同同一一信信息息量量；(8.1 2)bCbbbbb 11(8.1 1)RC 第第8章章 图像压缩图像压缩l相对数据冗余和压缩率的一些特例相对数据冗余和压缩率的一些特例b b相对于相对于b bCR对应的情况对应的情况b = bb = b1 10 0第第1 1种表达相对第种表达相对第2 2种种表达不含冗表达不含冗余数据余数据b bb b1 1第第1 1种数据集合包含相种数据集合包含相当多的冗余数据当多的冗余数据b bb 4+7+1244+7+1），），6464位数据时就需要位数据时就需要7 7位验证码位验证码2764+7+12764+7+1），大家可以），大家可以依此推

8、算。此时，它们的编码规则也与依此推算。此时，它们的编码规则也与4 4位时不一样了。位时不一样了。 21kkn其中：其中：k k代表验证码的个数，代表验证码的个数，n n代表数据位的个数。代表数据位的个数。 l汉明汉明(7，4) 码（码（ 1950年）：年）：其编码由其编码由4 4数据比特到数据比特到7 7位，增加三个奇偶校验码。汉明位，增加三个奇偶校验码。汉明(7,4)(7,4)可以检可以检测并纠正单比特错误，且也能检测双比特错误；测并纠正单比特错误，且也能检测双比特错误；图像压缩模型图像压缩模型原数据流原数据流4bit)4bit)：32 10b b b b原数据流的原数据流的hammingh

9、amming码码7bit)7bit)：12432 10bbhbhbh其中：其中： 组成冗余码组成冗余码132023104210,hbbbhbbbhbbb 1243203 1 02 1 0,h hhb b bb b bb b b注注意意：和和分分别别是是位位字字段段，和和的的奇奇偶偶效效验验位位。132023112404210,cbhbbcbbbchhbbb “一位错误效验字一位错误效验字 的值就是错误发生的位置！的值就是错误发生的位置！42 1c c c42 1210011,min(011)(3)c c chamg 例例如如：如如果果的的值值为为则则码码中中发发生生错错误误的的位位为为第第3

10、3位位l汉明汉明(7，4) 码应用举例：码应用举例：图像压缩模型图像压缩模型原数据流原数据流4bit)4bit)：32 101101b b b b 原数据流的原数据流的hamminghamming码码7bit)7bit)：32 11402110 0101bb b bh hh 132023104211240111010011111111cbbbcbbbcbbbhhh 如果第如果第3 3个从左到右算起数据位在传输途中因干扰而变成了个从左到右算起数据位在传输途中因干扰而变成了1 1，即，即1 1 1 11 1 1010000 1检测时，检测时， 42 1210(110)(6)c c c 纠错代码纠错

11、代码 从高到低排列为二进制编码从高到低排列为二进制编码110110，换算成十进制就是，换算成十进制就是6 6，也就是说第也就是说第6 6位从左到右算起数据错了，而数据第位从左到右算起数据错了，而数据第3 3位从左到右算位从左到右算起在汉明码编码后的位置正好是第起在汉明码编码后的位置正好是第6 6位。位。 42 1c c c8.4 图像压缩方法图像压缩方法1 .无损压缩Lossless Compression）:香农信息保持编码定理：8.4 图像压缩方法图像压缩方法1 .无损压缩Lossless Compression）:举例：算术编码 在信源各符号概率接近的条件下，算术编码是一种优于Huffm

12、an编码的方法。 对整个符号序列编码，而不是对单个符号编码。 信源符号序列算术码字0至1之间的实数间隔）0.068最终二进制码为？算术编码 练一练练一练 根据信源的概率分布进行算术编码。已知信源的概根据信源的概率分布进行算术编码。已知信源的概率分布为率分布为 求二进制序列求二进制序列011的编码。的编码。535210X8.4 图像压缩方法图像压缩方法2 .有损压缩Lossy Compression）:举例1：预测编码 利用邻近像素之间的相关性，预测像素的灰度值，对实际值与预测值之间的误差值进行编码 差分脉冲编码调制 DifferentialPulseCodeModulation，DPCM (帧

13、内预测编码)DPCM系统的组成 通过分析可以得出以下结论： 图像的相关性越强，压缩效果越好。 当某个阶数已使EeN, eN 1 0时，即使再增加预测点数，压缩效果也不可能继续提高。当前像素与邻近像素的位置关系常用预测器方案 前值预测：用x0同一行的最近邻近像素来预测 =x0 一维预测：如图中的x1、x5。 二维预测：如图中的 x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7等。x 例如：JPEG预测编码8.4 图像压缩方法图像压缩方法2 .有损压缩Lossy Compression）:举例2：变换编码 二维离散小波变换小波分析是小波分析是20世纪世纪80年代开始逐渐发展成熟的应用数学的一年代开始逐渐发

14、展成熟的应用数学的一个分支。个分支。主要特点：主要特点：对时间二维信号为空间）对时间二维信号为空间）-频率的双重分析和多分辨率分析频率的双重分析和多分辨率分析能力。能力。被誉为被誉为“数学显微镜数学显微镜”，在信号和图像处理等领域具有重要的，在信号和图像处理等领域具有重要的应用价值。应用价值。二维离散小波变换定义二维离散小波变换逼近，并采用Mallat二维快速算法求解。与DFT类似，可分离二维小波变换最终可转化为两次一维小波变换。图3.14可分离二维小波变换的频率域分解（a1层分解（b2层分解（c3层分解逆变换重构算法按相反的步骤进行 这样就构成了2D DWT的金字塔结构。 由于小波变换的理论

15、和算法比较复杂，从应用的角度看，请将注意力集中在用MATLAB对图像进行小波变换和重构的实现过程中。64与小波函数有关的与小波函数有关的MatlabMatlab函数函数 65waveinfo(db); %显示显示db系小波信息系小波信息phi,psi,xval=wavefun(db2,10); %得到得到db2的尺度函数和小波函数的尺度函数和小波函数subplot(242);plot(xval,phi,k); %显示尺度函数显示尺度函数axis(0 3 -0.5 1.5);axis square; title(db2 尺度函数尺度函数);subplot(243); plot(xval,psi,

16、k); %显示小波函数显示小波函数axis(0 3 -1.5 1.5);axis square; title(db2 小波函数小波函数); lo_d,hi_d,lo_r,hi_r=wfilters(db2); %得到得到db2的相关滤波器的相关滤波器subplot(245); stem(lo_d,ok); title(db2 分解低通滤波器分解低通滤波器);subplot(246); stem(hi_d,ok) ；title(db2 分解高通滤波器分解高通滤波器);subplot(247);stem(lo_r,ok); title(db2 重构低通滤波器重构低通滤波器);subplot(248

17、); stem(hi_r,ok); title(db2 重构高通滤波器重构高通滤波器);【例】构建滤波器【例】对图像实现小波变换bior3.7是双正交样条小波对应的滤波器。图像：wbarb.mat。【解】MATLAB程序如下：load wbarb;%从磁盘调入磁盘文件wbarb.matimage(X);%将矩阵X显示为图像.colormap(map); %配合函数image()画出连续的灰度图cA1,cH1,cV1,cD1 = dwt2(X,bior3.7); %对X进行DWT，bior3.7是双正交样条小波对应的滤波器A1 = upcoef2(a,cA1,bior3.7,1);H1 = up

18、coef2(h,cV1,bior3.7,1);V1 = upcoef2(v,cV1,bior3.7,1);D1 = upcoef2(d,cD1,bior3.7,1);figure;colormap(map) ; subplot(2,2,1); image(wcodemat(A1,180);title(Approximation A1)subplot(2,2,2); image(wcodemat(H1, 255);title(Horizontal Detail H1)subplot(2,2,3); image(wcodemat(V1,255);title(Vertical Detail V1)s

19、ubplot(2,2,4); image(wcodemat(D1,255);title(Diagonal Detail D1)Y = 2.0*IDWT2(A1,H1,V1,D1, bior3.7);Y = imresize(Y,0.5);figure; image(Y);colormap(map);图3.15一层小波变换（a原图像 （b逆变换后的图像图3.15一层小波变换（c一层小波变换的4个分量小波变换应用示例 如何得到清晰图?小波变换应用示例 直接将两图相加,问题?+小波变换应用示例 多聚焦图像数据融合图像复原）多聚焦图像数据融合图像复原） 利用小波变换，将图像分解为高频和低频的两类分利用

20、小波变换，将图像分解为高频和低频的两类分量量小波变换应用示例 多聚焦图像数据融合图像复原）多聚焦图像数据融合图像复原） 利用小波变换，将图像分解为高频和低频的两类分利用小波变换，将图像分解为高频和低频的两类分量量 分别融合两图的高频和低频的两类分量分别融合两图的高频和低频的两类分量 如何融合如何融合? ? 低频低频, ,高频分别相加高频分别相加? ?小波变换应用示例 多聚焦图像数据融合图像复原）多聚焦图像数据融合图像复原） 利用小波变换，将图像分解为高频和低频的两类分利用小波变换，将图像分解为高频和低频的两类分量量 分别融合两图的高频和低频的两类分量分别融合两图的高频和低频的两类分量 低频低频

21、, ,高频分别按不同规则融合高频分别按不同规则融合 低频：求平均低频：求平均/ /取最大值取最大值 高频：线性加高频：线性加/ /领域方差加权平均的方法领域方差加权平均的方法75小波变换域小波系数分析小波变换域小波系数分析 1. 1. 小波变换系数分析小波变换系数分析 76小波变换域小波系数分析小波变换域小波系数分析 2. 2. 小波变换系数分析小波变换系数分析 77小波变换域小波系数分析小波变换域小波系数分析 78小波变换域小波系数分析小波变换域小波系数分析 可基于离散小波变换实现图像的压缩可基于离散小波变换实现图像的压缩8.4 图像压缩方法图像压缩方法3 .新型的图像压缩编码方法举例：分形

22、编码fractal coding） 模型编码利用对图像建模的方法对图像参数模型编码利用对图像建模的方法对图像参数进行估计。由于参数的数据量远远少于图像进行估计。由于参数的数据量远远少于图像的数据量，因而用模型编码对压缩数据量极的数据量，因而用模型编码对压缩数据量极其有效。其有效。分形 (fractal) 的基本概念 分形的基本思想来源于数学上对客观世界一些现象的自相似性描述。 分形是一种由许多与全局相似的局部所构成的形体。分形编码的效果分形编码的效果 分形压缩的发明者之一、美国分形压缩的发明者之一、美国GeorgiaGeorgia理工学院的数学家理工学院的数学家M.F.BarnslyM.F.B

23、arnsly于于19881988年在年在BYTEBYTE杂志上利用分行方法对几幅简单杂志上利用分行方法对几幅简单的、具有明显相似特征的图像进行压缩，其压缩比达到的、具有明显相似特征的图像进行压缩，其压缩比达到1000010000：1 1。 目前采用的全自动的分形压缩，对灰度图像的压缩比可以达到目前采用的全自动的分形压缩，对灰度图像的压缩比可以达到4 4：1 1100100：1 1，对彩色图像的压缩比还要更高些。，对彩色图像的压缩比还要更高些。 美国美国IteratedIterated公司对分辨率为公司对分辨率为640640480480的彩色图像进行压缩，的彩色图像进行压缩，压缩比为压缩比为92

24、92：1 1。压缩时间为。压缩时间为2 2分分2121秒，解压缩时间为秒，解压缩时间为2.42.4秒。秒。这种不对称性符合用户的要求。这种不对称性符合用户的要求。8.4 图像压缩方法图像压缩方法4 .压缩编码标准 在静态图像压缩编码标准中，比较著名的有JPEG、JBIG等标准。 视频可看成是一幅幅不同但相关的静态图像的时间序列。 静态图像的压缩技术和标准可以直接应用于视频的单帧图像。 适用于静态图像的JPEG标准 新的JPEG2000压缩国际标准彩色与灰度图像压缩标准JPEG JPEG算法与系统JPEGJointPhotographicExpertsGroup是一个由ISO和IEC两个组织机构

25、联合组成的一个专家组，负责制定静态的数字图像数据压缩编码标准，这个专家组开发的算法称为JPEG算法，并且成为国际上通用的标准，因此又称为JPEG标准。JPEG是一个适用范围很广的静态图像数据压缩标准，既可用于灰度图像又可用于彩色图像。JPEG编/解码器算法框图JPEG的视频应用与硬件实现 尽管JPEG标准是基于彩色静止图像压缩而提出的，但对于压缩视频的帧内图像也十分有效。 每秒可处理2700万个像素的单片JPEG编/解码器芯片，已能实时处理常规电视图像。 M-JPEGMotion-JPEG技术即运动静止图像压缩技术。 这种技术广泛应用于可精确到帧编辑和多层图像处理的非线性编辑领域。 M-JPE

26、G的压缩和解压缩是对称的，可由相同的硬件和软件实现。新一代静止图像压缩编码标准：新一代静止图像压缩编码标准： JPEG2000 JPEG2000概述概述 随着多媒体技术应用的不随着多媒体技术应用的不断增加，图像压缩技术要求断增加，图像压缩技术要求具有较高的压缩性能，而且具有较高的压缩性能，而且还要求有新的特征来满足一还要求有新的特征来满足一些特殊的要求。为此，国际些特殊的要求。为此，国际标准化组织标准化组织ISOISO指定了指定了新一代静止图像新一代静止图像压缩标准：压缩标准：JPEG2000JPEG2000。通过。通过对对JPEG2000JPEG2000中核心算法中核心算法EBCOTEBCO

27、T的分析，阐述了的分析，阐述了JPEG2000JPEG2000压缩标准新的特征，压缩标准新的特征，以及与现有压缩标准相比显以及与现有压缩标准相比显示出来的优越性能。示出来的优越性能。 JPEG JPEG 全名为全名为 Joint Photographic Experts Group Joint Photographic Experts Group联合图联合图像专家组），它是一个在国际标准组织像专家组），它是一个在国际标准组织(ISO)(ISO)下从事静态图像压下从事静态图像压缩标准制定的委员会。它制定出了第一套国标静态图像压缩标准：缩标准制定的委员会。它制定出了第一套国标静态图像压缩标准：IS

28、O 10918-1 ISO 10918-1 就是我们所说的就是我们所说的 JPEG JPEG。由于。由于JPEGJPEG优良的品质，使优良的品质，使得它在短短的几年内就获得极大的成功，目前网站上百分之八十得它在短短的几年内就获得极大的成功，目前网站上百分之八十的图像都是采用的图像都是采用JPEGJPEG的压缩标准。然而随着多媒体应用领域的激的压缩标准。然而随着多媒体应用领域的激增增, ,传统传统JPEGJPEG压缩技术已无法满足人们对多媒体图像资料的要求。压缩技术已无法满足人们对多媒体图像资料的要求。因而，更高压缩率以及更多新功能的新一代静态图像压缩技术因而，更高压缩率以及更多新功能的新一代静

29、态图像压缩技术JPEG 2000JPEG 2000就诞生了。就诞生了。引言：引言：JPEG 2000 JPEG 2000 正式名称为正式名称为:ISO 15444:ISO 15444，同样是由，同样是由JPEG JPEG 组织负责制定。组织负责制定。该标准是由联合图像专家组于该标准是由联合图像专家组于20192019年开始征集提案，年开始征集提案，20002000年年1212月正式公布月正式公布JPEG2000JPEG2000标准。标准。它的目标是在高压缩率的情况下，如何保证图像传输它的目标是在高压缩率的情况下，如何保证图像传输的质量。的质量。JPEG 2000JPEG 2000采用以小波转换

30、采用以小波转换(Wavelet Transform) (Wavelet Transform) 为主的多分辨率编码方式。为主的多分辨率编码方式。 它的核心算法是它的核心算法是EBCOT EBCOT （请课后去查阅相关资料（请课后去查阅相关资料_）。）。JPEG2000JPEG2000还将彩色静态画面采用的还将彩色静态画面采用的JPEGJPEG编码方式、编码方式、2 2值图像采用的值图像采用的JBIG(Joint Binary Image Group)JBIG(Joint Binary Image Group)编码方式统一起来，成为对应各种图像的通用编编码方式统一起来，成为对应各种图像的通用编码方

31、式。码方式。简单原理图简单原理图 JPEG 2000与传统JPEG最大的不同，在于它放弃了JPEG 所采用的以离散馀弦转换(Discrete Cosine Transform) （对相关理论感兴趣的同学请课后查阅_）为主的区块编码方式，而改采以小波转换(Wavelet transform)为主的多解析编码方式。小波转换的主要目的是要将图像的频率成分抽取出来。1. JPEG2000是怎么产生的？（产生的背景）是怎么产生的？（产生的背景） 2. JPEG2000是怎么工作的？（原理）是怎么工作的？（原理）3. JPEG2000的优势所在？的优势所在？4. JPEG2000应用在哪些方面？应用在哪些

32、方面？JPEG2000的新特征的新特征JPEG2000JPEG2000把把JPEGJPEG的四种模式顺序模式，渐进模的四种模式顺序模式，渐进模式，无损模式和分层模式集成在一个标准之中。式，无损模式和分层模式集成在一个标准之中。在编码端以最大的压缩质量包括无失真压缩在编码端以最大的压缩质量包括无失真压缩和最大的图像分辨率来压缩图像。和最大的图像分辨率来压缩图像。在解码端可以从码流中以任意的图像质量和分辨在解码端可以从码流中以任意的图像质量和分辨率解压图像，最大可达到编码时的图像质量和分辨率解压图像，最大可达到编码时的图像质量和分辨率。率。JPEG 2000的应用领域的应用领域 可大致分成两个方面

33、： 一方面面向传统的JPEG市场 如打印、扫描、数字摄像、遥感等 另一方面面向一些新兴的应用领域 如网路传输、彩色传真、无线通讯，医疗影像、电子商务等。JPEG2000最主要的特征最主要的特征高压缩率高压缩率无损压缩和有损压缩无损压缩和有损压缩渐进传输渐进传输感兴趣区域压缩感兴趣区域压缩码流的随机访问和处理码流的随机访问和处理容错性容错性开放的框架结构开放的框架结构基于内容的描述基于内容的描述 由于在离散子波变换算法中，图像可以转换成一系列可更加有效存储像素模块的由于在离散子波变换算法中，图像可以转换成一系列可更加有效存储像素模块的“子子波波”，因而，因而，JPEG2000JPEG2000格式

34、的图片压缩比可在现在的格式的图片压缩比可在现在的JPEGJPEG基础上再提高基础上再提高10%30%10%30%，而且压缩后，而且压缩后的图像显得更加细腻平滑，这一特征在互联网和遥感等图像传输领域有着广泛的应用。的图像显得更加细腻平滑，这一特征在互联网和遥感等图像传输领域有着广泛的应用。高压缩率：高压缩率：无损压缩和有损压缩：无损压缩和有损压缩： JPEG2000提供无损和有损两种压缩方式。无损压缩在许多领域是必须的，例如医学图像中有时有损压缩是不能忍受的，再如图像档案中为了保存重要信息较高的图像质量是必然的要求。同时，JPEG2000提供的是嵌入式码流，允许从有损到无损的渐进解压。渐进传输：

35、渐进传输： 现在网络上的JPEG图像下载时是按“块传输的，因此只能一行一行地显示，而采用JPEG 2000格式的图像支持渐进传输(Progressive Transmission)。所谓的渐进传输就是先传输图像轮廓数据，然后再逐步传输其他数据来不断提高图像质量，互联网、打印机和图像文档是这一特性的主要应用场合。感兴趣区域压缩：感兴趣区域压缩： 可以指定图片上感兴趣区域(Region Of Interest),然后在压缩时对这些区域指定压缩质量，或在恢复时指定某些区域的解压缩要求。这是因为子波在空间和频率域上具有局域性，要完全恢复图像中的某个局部，并不需要所有编码都被精确保管，只要对应它的一部分

36、编码没有误差就可以了。码流的随机访问和处理：码流的随机访问和处理： 这一特征允许用户在图像中随机地定义感兴趣区域，使得这一区域的的图像质量高于其它图像区域；码流的随机处理允许用户进行旋转、挪动、滤波和特征提取等操作。容错性：容错性： 在码流中提供容错性有时是必要的，例如在无线等传输误码很高的通信信道中传输图像时，没有容错性是让人不能接受的。开放的框架结构：开放的框架结构： 为了在不同的图像类型和应用领域优化编码系统，提供一个开放的框架结构是必须的,在这种开放的结构中,编码器只实现核心的工具算法和码流的解析，如果需要,解码器可以要求数据源发送未知的工具算法。基于内容的描述：基于内容的描述： 图像文档、图像索引和搜索在图像处理中是图像文档、图像索引和搜索在图像处理中是一个重要的领域，一个重要的领域，MPE