基于高層語(yǔ)義的自然圖像檢索方法研究.pdf

1、隨著Internet和多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展產(chǎn)生了大量的數(shù)字圖像庫(kù)，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)（CBIR）應(yīng)運(yùn)而生，但在實(shí)際應(yīng)用CBIR系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)，用戶必須提供一幅待查詢的圖像，再通過(guò)對(duì)待查詢的圖像提取一定的底層特征，找出特征空間中與提供查詢的圖像最接近的圖像。但當(dāng)用戶沒(méi)有一幅查詢圖像時(shí)，只有對(duì)要查詢圖像一些較為模糊的概念，則CBIR顯得無(wú)能為力，近年來(lái)不少學(xué)者把圖像檢索上升到圖像的更高一層的抽象—圖像高層語(yǔ)義。如何解決圖像低層視覺(jué)特征和高層

2、語(yǔ)義特征存在的“語(yǔ)義鴻溝”已成為語(yǔ)義圖像檢索問(wèn)題的關(guān)鍵，以往的映射方法是把一幅圖像歸于一類語(yǔ)義圖像。
　　 在自然風(fēng)景圖像中包含豐富的高層語(yǔ)義信息，其歸類不是很明顯，例如一幅包括山，水，藍(lán)天的自然風(fēng)景圖像分別以某種隸屬度歸入幾類語(yǔ)義圖像。文中提出根據(jù)自然圖像的底層信息自動(dòng)獲得高層語(yǔ)義完成自然風(fēng)景圖像多語(yǔ)義分類，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)自然風(fēng)景圖像的有效檢索。本文主要工作包括：（1）根據(jù)自然風(fēng)景圖像中的目標(biāo)區(qū)域顏色較單一提出不斷對(duì)彩色圖像采用最

3、優(yōu)閾值化進(jìn)行一次粗分割提取最大目標(biāo)區(qū)域，再利用改進(jìn)的K-均值算法對(duì)提取目標(biāo)子區(qū)域進(jìn)行精確分割，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法對(duì)自然彩色圖像能夠有效的提取目標(biāo)物體，并對(duì)噪聲圖像具有一定的魯棒性。（2）在此基礎(chǔ)上，通過(guò)在分割區(qū)域上提取圖像的局部顏色和形狀特征，再利用改進(jìn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立低層視覺(jué)特征和高層語(yǔ)義特征之間的映射，實(shí)現(xiàn)了圖像屬性信息的有效傳遞和高層語(yǔ)義的自動(dòng)獲取。部分類別的檢索準(zhǔn)確率接近90％，查全率也達(dá)到了75％,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法對(duì)自然