【摘 要】
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在CBIR研究中,图像低层视觉特征和高层语义特征之间存在的"语义鸿沟"成为语义图像检索的关键问题.为了避免一般映射方法把一幅图像归于一类语义图像的现象,体现自然风景图像
【机 构】
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智能计算与信息处理教育部重点实验室 湘潭 411105
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在CBIR研究中,图像低层视觉特征和高层语义特征之间存在的"语义鸿沟"成为语义图像检索的关键问题.为了避免一般映射方法把一幅图像归于一类语义图像的现象,体现自然风景图像中包含的丰富的高层语义信息和多归属类型,提出了对自然风景彩色图像中颜色较单一的目标区域,重复采用最优阈值化进行一次粗分割来提取最大目标区域,在分割区域的基础上,提取图像的局部颜色和形状特征,最后利用改进的模糊神经网络来建立低层视觉特征和高层语义特征之间的映射,实现了图像属性信息的有效传递和高层语义的自动获取.实验结果表明,该图像分割方法对自然彩色图像能够有效地提取目标物体,并对噪声图像具有一定的鲁棒性,而语义图像的部分类别的检索准确率接近90％,查全率也达到了75％,实验结果证明了该方法对自然图像检索的有效性及先进性.
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