基于高级语义特征的图像检索技术研究

论文摘要

随着多媒体技术的迅猛发展与Internet技术的日益普及,数字图像的来源正在不断扩大,图像数据的种类和数量也在与日俱增。无论是军用还是民用设备,每天都会产生容量相当于数千兆字节的图像,图像信息的检索对传统的检索方式提出了挑战。采用底层特征描述的图像检索系统还不能满足用户的检索需求,本文提出的采用语义内容的图像检索方式是实现图像有效检索的基础。本文主要针对图像语义分类和检索进行研究。本文首先对基于语义内容的图像检索技术现状进行了简单综述和分析,主要侧重于图像底层特征与高层语义之间的联系以及图像高层语义的提取技术;接着提出了基于彩色边缘网格直方图的图像检索方法,利用了图像重要的边缘颜色信息,而且考虑到了颜色信息的空间分布特点进行图像检索;根据图像语义检索的思想及利用支持向量机(Support Vector Machine)在统计学习方面表现出的优越性能,提出了一种采用支持向量机实现图像底层视觉特征到高层语义的映射方法,即用SVM提取的图像语义类别表示图像高层内容,底层内容则集成图像的颜色、纹理等特征,根据这两个内容在图像库中检索图像,论文用此方法针对图片库实现图像的语义标注和检索。实验结果表明,该映射方法能较好的表达语义,并提高了图像的检索效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 综述
• 1.1 研究背景
• 1.2 图像检索技术概述
• 1.2.1 基于文本标注的图像检索
• 1.2.2 基于内容的图像检索
• 1.2.3 基于语义的图像检索
• 1.3 基于语义内容的图像检索技术
• 1.3.1 语义特征提取
• 1.3.1.1 语义特征提取模型
• 1.3.1.2 语义检索方法
• 1.3.1.3 检索效果评价
• 1.3.2 现有的图像语义检索系统
• 1.4 本文的主要工作和行文结构
• 第二章 基于彩色边缘网格直方图的图像检索方法
• 2.1 引言
• 2.2 彩色边缘的提取
• 2.3 彩色边缘的区域划分与特征提取
• 2.3.1 圆环区域及其颜色直方图
• 2.3.2 角形区域及其颜色直方图
• 2.4 相似性度量
• 2.5 实验结果
• 第三章 基于多语义特征的彩色图像检索技术研究
• 3.1 引言
• 3.2 底层纹理特征提取
• 3.3 高级纹理语义特征映射
• 3.3.1 支持向量机（SVM）简介
• 3.3.2 基于SVM 的高级纹理语义特征获取
• 3.4 高级颜色语义特征抽取
• 3.5 仿真实验结果
• 第四章 基于多种高级语义特征的图像检索技术
• 4.1 引言
• 4.2 对象语义的生成
• 4.3 基于线条方向的情感语义抽取
• 4.4 基于全局色彩的高级颜色语义抽取
• 4.5 仿真实验结果
• 第五章 总结与展望
• 5.1 已完成工作与创新点
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研