导读：若想以图搜图，通常需要有一张待查询的图片；但是如果只有一个木函，该如何实现以图搜图的功能呢？本文将介绍科技赋能下的一种新方法：将木函变成数字化的三维模型，然后基于图像识别技术，把这个三维模型的特征应用到以图搜图中。
1. 木函的数字化处理
数字化处理是实现以图搜图的第一步。而现在，数字化处理的方法已经越来越先进，利用光学扫描仪对文物进行3D扫描是一个不错的选择。通过长时间高分辨率的扫描，将木函高清晰度的图像转换为数字化的三维模型。
1.1 光学扫描技术
光学扫描技术，是一种通过测量物体表面形状、颜色等特征，获取物体数据的技术手段。 光学扫描仪可以通过发射激光束或电子束，将物体表面的几何形状和颜色信息采集下来，并以数字化形式呈现。
通过光学扫描技术，可以对木函进行多方面、全局覆盖的扫描。此外，利用高分辨率的扫描设备，可以达到百万像素的高清晰度，以及1/100毫米的高解析度，不仅能快速获取物体三维形状，同时也能够更全面地保留其纹理和颜色等特征。归纳来说，光学扫描技术可以达到如下特点：
高精度：几乎可以达到亚毫米级的精度，非常适合文物数字化保护工作
高速度：扫描速度非常快，一般每秒钟可以扫描几十万到几百万个点。
高分辨率：一张照片最高可以达到数百万像素，这将大大提高图像的清晰度和细节。
1.2 三维模型生成与存储
光学扫描技术使用后，会得到一个包含了光学特征、颜色、形状、尺寸等众多信息的三维模型。三维模型存储格式通常为STL、PLY、OBJ和3DS等，存储需要选择适当的格式，也需要根据需要考虑文件大小和存储位置等问题。
在三维模型的生成与存储环节中，需要注意以下问题：
采集时要选择一个不会过于干扰光源的环境；
三维模型最好采用几何体、纹理和颜色等标准性数据结构进行存储；
为了提升数据传输的效率，也可以选择特殊的三维数据压缩格式。
2. 基于图像识别技术的图像查询
经过数字化处理，木函就被转换为了数字化的三维模型，但如何才能通过查询这个三维模型，找到与它相似的图片呢？这就需要基于图像识别技术的图像查询。
2.1 模型特征的提取和比对
基于图像识别的图像查询，就是将一个待查询的图像特征提取出来，与数据库中的其他图像特征进行比对，找出与之相似的图像。通常用于提取木函特征的算法包括SURF、SIFT、ORB等，这些算法都是根据图像中的特征点和描述子来对图像进行描述，并将其保存在一个特征向量中。
提取特征值之后，就可以开始对其进行比对了。比对算法主要有两种，一种是基于本征值分布的直方图比较算法，另一种则是通过计算欧氏距离或其他相似度度量进行比对。无论哪种算法，都需要通过一些预处理，来保证图像识别系统的鲁棒性和精度。
2.2 图像查询系统的设计与实现
基于图像识别技术的图像查询系统的设计和实现，包括以下几个部分：数据库、用户界面、图像处理和比对算法等。由数字化处理产生的三维模型上传到数据库中，用户可通过界面上传图像查询，并对上传的图像进行特征提取、比对等操作。
图像查询系统的设计需要遵循以下原则：
稳定性原则：系统的稳定性是主要的衡量标准。
快速原则：保证查询速度足够快，可以满足用户的实时查询需求。
可扩展性原则：在保证稳定性和快速性的前提下，可以根据需要随时扩展新的资源。
3. 总结
通过将木函数字化处理，再应用图像识别技术，可以实现基于木函的图像查询。这种方法在文物保护、高精度全息成像等方面有广泛应用。
通过数字化处理和基于图像识别技术的图像查询，木函这一传统文物也可以和时代接轨。
