Internet圖像搜索引擎的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、Internet上充斥著大量的圖像數(shù)據(jù)，如何有效的管理和組織這些數(shù)據(jù)，并快速、準(zhǔn)確、全面地從中找到用戶所需要的信息，是信息檢索領(lǐng)域面臨的一大新的挑戰(zhàn)。本文對(duì)如何構(gòu)建Internet圖像搜索引擎進(jìn)行了研究，并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)檢索系統(tǒng)XImage，向用戶提供高效的圖像檢索服務(wù)。 論文首先介紹了基于文本的圖像檢索（TBIR）、基于內(nèi)容的圖像檢索（CBIR）、基于語(yǔ)義的圖像檢索（SBIR）等3種技術(shù)，在分析Internet圖像資源特點(diǎn)、用戶檢

2、索行為特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)4層的語(yǔ)義模型，并總結(jié)出了設(shè)計(jì)圖像搜索引擎時(shí)應(yīng)該遵循的3條原則。從這3條原則出發(fā)，提出了一個(gè)圖像搜索引擎XImage的設(shè)計(jì)思路。 在網(wǎng)頁(yè)上采集圖像和文本信息時(shí)，提出了階梯式關(guān)聯(lián)度計(jì)算方法，來(lái)衡量檢索關(guān)鍵詞和圖像之間的關(guān)聯(lián)度大小，使得TBIR的輸出結(jié)果更加科學(xué)合理，使得用戶能夠快速地得到樣例圖像。論文還對(duì)圖像過(guò)濾進(jìn)行了研究，提出了基于圖像復(fù)雜度的過(guò)濾算法，根據(jù)圖像內(nèi)容的復(fù)雜程度來(lái)區(qū)分有用圖像和垃圾圖像

3、。 在特征抽取方面，提出了一個(gè)新的圖像特征抽取方法：投影法。傳統(tǒng)的全局顏色直方圖無(wú)法體現(xiàn)圖像顏色的空間分布情況，完全不同的圖像，也可能具有相同的顏色直方圖。為克服這一缺陷，論文采用了一種新的算法，即利用HSI顏色模型，把圖像的色調(diào)、飽和度和密度分量分別在水平和垂直兩個(gè)方向上投影，得到6個(gè)投影直方圖，色調(diào)和飽和度的投影直方圖反映了顏色的空間分布，而密度的投影直方圖則體現(xiàn)了圖像的形狀，使用這6個(gè)投影直方圖的前三階中心矩，可以很好地表

4、示圖像的顏色和形狀特征。圖像的紋理則采用灰度共生矩陣描述，利用反差、能量、熵、相關(guān)等4個(gè)參量來(lái)表示紋理特征。論文還對(duì)傳統(tǒng)的形狀表示方式進(jìn)行了分析，指出了其面臨的問(wèn)題，并用實(shí)驗(yàn)證明了利用亮度投影方法描述圖像形狀的有效性。 論文最后提出了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取圖像語(yǔ)義的方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力。本文通過(guò)構(gòu)造一個(gè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像的顏色、紋理、形狀等低層物理特征和高層語(yǔ)義特征之間建立映射關(guān)系。通過(guò)向RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供一組訓(xùn)