基于語義的WEB圖像檢索研究.pdf

1、該文綜合WEB文本提取和圖像分析與識別技術(shù),對圖像的內(nèi)容在語義級上進(jìn)行描述,實現(xiàn)基于語義的WEB圖像檢索.論文的主要內(nèi)容包括:1.在分析了圖像檢索的基本問題、研究現(xiàn)狀后,確定了面向WEB圖像,綜合利用文本提取、圖像分析和模式識別技術(shù),融合圖像的語義屬性與視覺特征,實現(xiàn)基于語義的WEB圖像檢索的研究課題.2.探討了信息的概念和信息測度的方法,提出了"信息是事物屬性的表征"的觀點,給出了一種層次化樹型結(jié)構(gòu)的信息表征模型和相應(yīng)的信息測度方法,

2、并將信息表征和測度的思想應(yīng)用于圖像的內(nèi)容屬性表征中,為基于語義的圖像檢索服務(wù).3.給出了從WEB網(wǎng)頁的相關(guān)文本中提取描述圖像內(nèi)容關(guān)鍵詞的方法,建立了圖像主題詞分類詞典、圖像主體名詞典、視覺特征描述詞詞典和圖像主體知識庫,給出了基于主題詞和基于視覺特征的圖像分類方法.4.分析了常用的顏色模型,提出了一種改進(jìn)的HS*B模型,并應(yīng)用于顏色直方圖極大值法顏色聚類和圖像主色調(diào)提取,建立了262個中文顏色名及其RGB值的對照表,實現(xiàn)了中文顏色名與顏

3、色值的轉(zhuǎn)換.5.闡述了圖像紋理的概念和常用圖像紋理的描述方法,給出了綜合利用Hough變換、SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Tamura參數(shù)、Gabor濾波器和TWT系數(shù)組合識別紋理的方法.6.闡述了利用HS<'*>B顏色模型檢測圖像邊沿、利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)修整邊沿以及綜合利用邊沿分割和顏色聚類分割提取圖像主體的方法,給出了綜合利用單個形狀參數(shù)閾值和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對常見簡單圖形的識別和分類方法.7.給出了利用圖像主體知識庫識別圖像主體的方法.8.實現(xiàn)了