基于內容的圖像分類研究.pdf

1、隨著計算利網絡技術和通信技術的快速發(fā)展,網絡學習資源呈現多媒體、智能化的發(fā)展趨勢，多媒體資源庫和數字圖書館的建設成為時代的需要。圖像作為一種重要的媒體資源形式，具有形象直觀、具體生動的特點，在教育教學實踐中扮演著越來越重要的角色，但是由于現有的資源庫沒有對圖像資源進行有效的管理和分類，使得用戶在尋找資源時出現了費時費力卻又沒有找到所需資源的情況，因此如何對圖像資源進行有效的分類，以更好的服務于信息化教學成為亟待解決的問題。 本論

2、文以服務教育資源庫建設為目的，依據對圖像進行內容分析的思路，對數字圖像進行了基于內容的分類研究。首先通過對100，000張數字圖片的觀察和調研，建立了視覺和語義相結合的圖像分類體系，并且按照層級分類的方法，就每類圖像的概念進行界定，對可用的視覺特征進行分析，為以后的圖像分類實驗提供了框架和依據。其次，論文針對待分類圖像的實際情況，提出了可用有效的視覺特征描述子，包括：顏色通道距離、顏色聚類后的豐富度、小波二層分解下的均方差、分形維數等，

3、并就每種特征描述子的算法和具體應用結果進行了介紹。再次，在提取圖像特征的基礎上，利用閾值分類和支持向量機模糊分類兩種主要方法，對繪制類/拍攝類、線條畫/油墨畫、簡筆/素描、國畫/油畫等進行了分類實驗，提出了6種可用的分類方法，達到了較高的分類準確率和正確率，并就每種分類實驗的結果進行分析，指出誤分類的原因，提出可行的改進方向，在此基礎上把基于內容的圖像分類研究應用到教育視頻鏡頭的分類中，進行了近景/遠景分類實驗，取得了比較滿意的結果。最

4、后，本文以網站形式呈現課題研究的成果，建立了“基于內容的數字圖像分類網站"，設置了7個版塊的內容，用于展示分類體系、分類示例圖像和課題研究的最新進展，方便與同行的溝通和交流。 本文基于Windows XP操作系統，以VC++6.0為開發(fā)平臺，結合Matlab 6.5數據仿真工具，開發(fā)了“基于內容的圖像分類系統”，以Dreamweavet 8.0為界面設計和框架搭建工具，利用ASP為程序實現語言，制作了“數字圖像分類體系建設研究”