基于上下文信息的语义图像分类研究

《基于上下文信息的语义图像分类研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、万方数据分类号：TP391密级：中文论文题目：洳≥：j～暗’博士学位论文⑧单位代码：10335学号：11021081英文论文题目：ResearchonSemanticImageC—las—sifi—cat—ionBasedonContextualInformation指导教师：姚敏教授合作导师：所在学院：国隧煎直堂随万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得．逝塑太堂或其

2、他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者魏参易声签字吼驯年钿∥日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解逝堑太堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：签字日期：山f乒年，势乒‘艮苦＆导师签名

3、：易铀从签字日期：伽I悔‘‘月7日万方数据致谢在毕业论文正要完稿，即将离开杭州回国的时候，过去4年博士生生活的一幕幕突然在我脑海中闪现：有欢乐、有痛苦、有无奈，也有感激⋯⋯在我的导师和同学朋友给我的指导、帮助和鼓励下，我才从无数次的挫折走到今天。首先，感谢我的导师姚敏教授。自读博以来，姚老师一直以导师的身份对我的研究工作进行细心指导。我是一名留学生，来到浙江大学后先修读了一年的汉语，然后再开始我的读博生涯。虽然语言交流不太流畅，但是姚老师还是十分耐心的指导我的学习研究，并时常关心我的生活。姚老师学术造诣颇高但又平易近人，对我

4、的学习研究给予了悉心的指导，并提供给我大量培训、学习和交流的机会，锻炼了我独立自主进行科研的能力。然后，衷心感谢在学习和科研中帮助过我的同学们!他们是浙江大学计算机学院CCNT实验室广义计算组的同学们，他们是王益文博士、朱蓉博士、白钢浩博士、薛小伟博士、苏丽娟博士、吴星和硕士、张显君硕二f二、仲青青硕士等。在此我衷心感谢他们的无私帮助和配合。最后，感谢所有关心过我，帮助过我的朋友们!李昌英2014年4月15日于求是园万方数据浙江大学博士学位论文摘要基于语义信息的图像分类是解决语义图像理解与分析的重要途径。反映图像中对象之间相

5、互关系的图像上下文信息，既是人类视觉识别系统中的重要信息来源，也是重要的图像语义信息。近年来，将图像上下文信息作为图像本身体现的主要知识信息，以及视觉特征和上下文信息的融合利用已成为语义图像理解与分析的潜在趋势。换言之，对于基于语义的图像理解与分类问题来说，图像上下文信息有助于提高其准确性。不过，当前在利用上下文信息的模型和方法上还没成熟，大部分研究都没有充分合理地利用图像上下文信息。本文针对图像语义分类中存在的问题，提出一种基于上下文信息的语义图像分类方案，展开了利用上下文信息的图像分析研究，包括语义图像描述、图像分割、区

6、域标注以及图像语义分类，取得了一些创新性成果。全文的主要贡献概括如下：(I)合适的图像内容描述是合理利用图像语义信息的先决条件，也是语义图像分类的先决问题之一。针对语义层次上的图像内容描述问题，本文通过图结构提出了基于上下文信息的图像语义内容描述方法，包括基于条件随机场和能量模型的图像上下文模型和基于属性关系图的图像语义内容描述模型。从而为解决利用上下文信息的区域标注和图像场景语义分类问题提供理论基础。(2)利用图像空问上下文信息等语义信息来进行分割图像，是提高基于语义的图像理解与分类性能的一个重要途径。本文面向基于语义的图

7、像分割，提出一种利用图像中对象之间空问上下文关系的图像分割方法。该方法首先引入图像像素的局部空问上下文的模糊C均值聚类算法实施图像初始分割。然后，根据分割区域的空问上下文信息执行区域合并，修正过分割的区域并得到了符合空问上下文条件的语义对象区域。(3)拭于语义的图像分类需要获取图像对象的语义信息，即需要分割区域的对象识别工作。为了提高图像区域的对象识别准确性，本文提出‘种利用语义万方数据浙江火学博士学位论文摘要上下文和空间上下文信息的基于能量的图像区域标注方法，通过图像区域的视觉信息和图像上下文信息的融合利用，进行稳定的对象

8、标注并提高其准确性。基于能量的方法通过在节点集上定义合适的势函数，包括区域．对象对应势函数和对象之问相互作用势函数，并且通过全能量的最小化来得到最终区域标注结果，因而避免概率图模型中存在的分配函数估计问题。(4)充分利用图像中的语义对象信息及其空间结构信息是提高图像分类准确度的重要措施。针