【摘要】： 隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的不斷普及，數(shù)字圖像已得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。20世紀(jì)90年代以來(lái)，為了有效地組織和檢索海量圖像數(shù)據(jù)，滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的圖像檢索需求，出現(xiàn)了基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)，并逐漸成為了圖像檢索技術(shù)發(fā)展的主流方向。 現(xiàn)有基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)在描述圖像內(nèi)容時(shí)大多直接采用了顏色、紋理、形狀等低層圖像特征，這些傳統(tǒng)的特征描述方式一般直接以統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的形式出現(xiàn)。而事實(shí)上，這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與人對(duì)圖像內(nèi)容的理解存在很大的差異。人對(duì)圖像內(nèi)容的理解并不建立在統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)之上，并且圖像內(nèi)容具有“模糊”特性，無(wú)法簡(jiǎn)單的用特征向量進(jìn)行表示。這就造成了現(xiàn)有系統(tǒng)中必然會(huì)存在圖像表示與人的理解偏差的問(wèn)題，即語(yǔ)義鴻溝問(wèn)題。很多情況下，僅僅使用圖像的低層特征作為檢索依據(jù)，其結(jié)果不盡人意。 因此，如何描述圖像，使其盡可能的符合人對(duì)圖像的理解，成為提高檢索精確度的關(guān)鍵。從人對(duì)事物認(rèn)知的角度看，人對(duì)圖像內(nèi)容的理解和描述主要在語(yǔ)義層次上進(jìn)行。如何縮小“語(yǔ)義鴻溝”，如何準(zhǔn)確表達(dá)圖像的內(nèi)容語(yǔ)義和用戶的檢索意圖，成為了圖像檢索技術(shù)研究的重點(diǎn)和關(guān)鍵。 本文在圖像特征索引的基礎(chǔ)上，引入了模糊語(yǔ)義分類方法和相關(guān)反饋方法，著眼于圖像特征與語(yǔ)義概念間的映射，初步探索了特定場(chǎng)景下低層特征與高層語(yǔ)義間的映射方法，主要的工作有： 1．運(yùn)用物理特征提取算法，提取圖像顏色、紋理和形狀特征，用于后續(xù)的語(yǔ)義映射。圖像的物理特征是計(jì)算機(jī)理解圖像內(nèi)容的基礎(chǔ)，良好的特征提取算法，能夠提高后續(xù)語(yǔ)義映射的準(zhǔn)確程度，進(jìn)而最終改善系統(tǒng)檢索的效果。 2．運(yùn)用模糊分類方法，建立低層特征與高層語(yǔ)義間的映射。 要進(jìn)行基于語(yǔ)義的圖像檢索，首先需要提取出圖像語(yǔ)義概念。在現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)及模式識(shí)別技術(shù)條件下，對(duì)圖像語(yǔ)義概念的提取，應(yīng)該建立在對(duì)圖像目標(biāo)識(shí)別的基礎(chǔ)上。通過(guò)模式識(shí)別的方法，識(shí)別出圖像中的目標(biāo)并與語(yǔ)義概念進(jìn)行連接，這樣，就可以使低層物理特征映射到高層語(yǔ)義特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)高層語(yǔ)義的檢索。本文引入了模糊分類的方法，通過(guò)選擇最佳訓(xùn)練樣本，實(shí)現(xiàn)物理特征向語(yǔ)義的映射。同時(shí)，模糊集合的使用，使使同一幅圖像可以同時(shí)隸屬于不同的語(yǔ)義類別，這也更加符合人對(duì)事物的認(rèn)知方式。 3．運(yùn)用基于語(yǔ)義分類的相關(guān)反饋方法，引入用戶對(duì)語(yǔ)義概念的理解。 用戶可以通過(guò)判斷系統(tǒng)檢索結(jié)果與自己檢索預(yù)期之間的差異，分別選擇能夠準(zhǔn)確表達(dá)檢索意圖和不能表達(dá)檢索意圖的圖像，進(jìn)行相關(guān)反饋，對(duì)圖像對(duì)應(yīng)語(yǔ)義進(jìn)行修正，更好地表達(dá)用戶對(duì)概念的理解，減小樣本選擇者的主觀性。同時(shí)通過(guò)用戶的反饋，可以降低物理特征相似但語(yǔ)義無(wú)關(guān)圖像對(duì)語(yǔ)義概念的隸屬度，使檢索結(jié)果更加準(zhǔn)確。
【學(xué)位授予單位】：四川大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：G354
【圖文】：

N(3為上式中i代表圖像的特征取值，L是特征的可取值的個(gè)數(shù)，n‘是圖像中具有特征值為i的象素個(gè)數(shù)，N是圖像象素的總數(shù)。如圖3一3。圖3一3頗色統(tǒng)計(jì)直方圖示例對(duì)于彩色圖像，可以對(duì)其3個(gè)分量分別做直方圖，可以使用不同的顏色分量進(jìn)行匹配。如圖3一4，其中(a)為原圖像，(b)為圖像紅色分量的直方圖，(c)為圖像綠色分量的直方圖，(d)為圖像藍(lán)色分量的直方圖。

四川大學(xué)碩士學(xué)位論文圖3一4各顏色分t統(tǒng)計(jì)直方圖當(dāng)圖像中的顏色特征不能取遍所有可能的值時(shí)，統(tǒng)計(jì)直方圖會(huì)出現(xiàn)零值。這些零值會(huì)給直方圖的相似度度量產(chǎn)生很大的影響，從而使計(jì)算出來(lái)的匹配值不能正確的反應(yīng)兩圖之間的顏色差別。在某種程度上而言，我們可以通過(guò)增加圖像特征間取值的間隔，減少特征值數(shù)量的方式來(lái)克服這個(gè)問(wèn)題。但這卻出現(xiàn)了一個(gè)問(wèn)題，例如在飽和度和亮度相同的情況下，色調(diào)的微小變化無(wú)法被人所察覺(jué)。那么，在量化特征的時(shí)候，相距很近的，人眼并不能區(qū)分的兩個(gè)色調(diào)值，可能被分到一個(gè)量化級(jí)別上，也可能被量化到相鄰的兩個(gè)級(jí)別上。也就是說(shuō)，兩個(gè)相似的特征值

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 孫亮;任小康;;基于本體的圖像語(yǔ)義檢索模型[J];重慶工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年01期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 袁本剛;基于語(yǔ)義的圖像檢索相關(guān)問(wèn)題研究[D];西北大學(xué);2009年

2 孫亮;基于本體的圖像語(yǔ)義檢索技術(shù)研究[D];西北師范大學(xué);2009年

3 賀雙雙;基于語(yǔ)義模型的外觀專利圖像檢索技術(shù)研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2013年

本文編號(hào)：2722733