基于對象類別與空間關(guān)系語義的圖像檢索應(yīng)用研究.pdf

1、在最近這十年里搜索功能得到了極大的發(fā)展，使得圖像的檢索技術(shù)在實際的運用中越來越被重視。作為快速得到有用信息的有效手段之一，高層語義檢索成為現(xiàn)今研究的熱題和難點，而如何解決圖像特征和用戶語義之間的鴻溝，并快速得到用戶理想的圖像信息是技術(shù)關(guān)鍵。本文主要從對象類別與空間關(guān)系方面對語義檢索進行了探索和研究。
　　本文首先介紹和分析了圖像檢索的背景和當(dāng)前發(fā)展現(xiàn)狀，概括了CBIR的原理、過程以及技術(shù)基礎(chǔ)（即常用顏色、紋理、形狀特征的提取）。然

2、后，重點研究了基于顏色直方圖的圖像檢索，并用MATLAB實現(xiàn)圖像檢索系統(tǒng)，明確圖像檢索的基本過程，為高層語義檢索的研究做準備。最后，運用顏色直方圖和小波變換的方法進行圖像分割，支持向量機進行對象和空間語義的識別分類，以及相關(guān)反饋技術(shù)實現(xiàn)了基于對象類別和空間關(guān)系的圖像檢索系統(tǒng)。其中，對典型的圖像分割方法閾值法進行了改進，加入了小波變換;對SVM多分類問題中的模糊C均值聚類算法進行改進，對分類樣本進行線性預(yù)處理。
　　實驗結(jié)果表明基于