基于語義的圖像檢索相關問題研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網應用的日趨廣泛，圖像資源的日益豐富，如何有效地對大規(guī)模的圖像進行檢索，已成為當前一個重要的研究課題。在這個背景下，人們提出了基于內容的圖像檢索方法(CBIR)，通過提取圖像的顏色，紋理和形狀等底層特征完成對圖像的檢索。然而由于圖像底層特征和高層語義特征之間存在著“語義鴻溝”問題，使得基于底層特征的檢索方法的檢索效率仍然較低。如何將圖像的底層特征和高層語義關聯(lián)起來，成為當前需要解決的關鍵問題之一。 本文回顧了圖像檢索研究

2、現狀，并在此基礎上做了如下工作： 1．對顏色、紋理和形狀等各種底層特征的提取方法，相似度度量和檢索性能的評價進行了總結。對語義圖像檢索進行了研究，總結了圖像的語義表示方法和語義提取方法，并結合模糊集理論，對模糊關系在圖像語義分類中的應用進行了研究。 2．圖像數據庫中，不同的語義之間有可能存在著關聯(lián)關系，通過挖掘語義之間的關聯(lián)規(guī)則來提高檢索的查全率。實驗證明了此方法的有效性。 3．對圖像檢索中的相關反饋技術進行了研