Internet圖像搜索引擎的研究與實現(xiàn).pdf

1、Internet上充斥著大量的圖像數(shù)據(jù)，如何有效的管理和組織這些數(shù)據(jù)，并快速、準確、全面地從中找到用戶所需要的信息，是信息檢索領域面臨的一大新的挑戰(zhàn)。本文對如何構(gòu)建Internet圖像搜索引擎進行了研究，并實現(xiàn)了一個檢索系統(tǒng)XImage，向用戶提供高效的圖像檢索服務。 論文首先介紹了基于文本的圖像檢索（TBIR）、基于內(nèi)容的圖像檢索（CBIR）、基于語義的圖像檢索（SBIR）等3種技術，在分析Internet圖像資源特點、用戶檢

2、索行為特點的基礎上，提出了一個4層的語義模型，并總結(jié)出了設計圖像搜索引擎時應該遵循的3條原則。從這3條原則出發(fā)，提出了一個圖像搜索引擎XImage的設計思路。 在網(wǎng)頁上采集圖像和文本信息時，提出了階梯式關聯(lián)度計算方法，來衡量檢索關鍵詞和圖像之間的關聯(lián)度大小，使得TBIR的輸出結(jié)果更加科學合理，使得用戶能夠快速地得到樣例圖像。論文還對圖像過濾進行了研究，提出了基于圖像復雜度的過濾算法，根據(jù)圖像內(nèi)容的復雜程度來區(qū)分有用圖像和垃圾圖像

3、。 在特征抽取方面，提出了一個新的圖像特征抽取方法：投影法。傳統(tǒng)的全局顏色直方圖無法體現(xiàn)圖像顏色的空間分布情況，完全不同的圖像，也可能具有相同的顏色直方圖。為克服這一缺陷，論文采用了一種新的算法，即利用HSI顏色模型，把圖像的色調(diào)、飽和度和密度分量分別在水平和垂直兩個方向上投影，得到6個投影直方圖，色調(diào)和飽和度的投影直方圖反映了顏色的空間分布，而密度的投影直方圖則體現(xiàn)了圖像的形狀，使用這6個投影直方圖的前三階中心矩，可以很好地表

4、示圖像的顏色和形狀特征。圖像的紋理則采用灰度共生矩陣描述，利用反差、能量、熵、相關等4個參量來表示紋理特征。論文還對傳統(tǒng)的形狀表示方式進行了分析，指出了其面臨的問題，并用實驗證明了利用亮度投影方法描述圖像形狀的有效性。 論文最后提出了利用神經(jīng)網(wǎng)絡獲取圖像語義的方法。神經(jīng)網(wǎng)絡具有很強的非線性映射能力。本文通過構(gòu)造一個RBF神經(jīng)網(wǎng)絡，在圖像的顏色、紋理、形狀等低層物理特征和高層語義特征之間建立映射關系。通過向RBF神經(jīng)網(wǎng)絡提供一組訓