互联网图像搜索引擎研究与实现：XImage系统

"图像检索技术" 图像检索技术是信息检索领域中的一个重要分支，它涉及到如何在海量的图像数据中高效、准确地搜索到用户所需的信息。随着互联网的快速发展，图像数据的数量急剧增长，如何管理和组织这些数据成为了一个新的挑战。本文主要探讨了三种主要的图像检索技术：基于文本的图像检索（TBIR）、基于内容的图像检索（CBIR）和基于语义的图像检索（SBIR），并以海南大学硕士研究生温小斌的学位论文为例，详细阐述了构建Internet图像搜索引擎的研究和实现。 论文首先分析了Internet图像资源的特性，如多样性、无结构性和大规模，以及用户的检索行为模式，然后提出了一种四层语义模型，旨在增强图像检索的准确性和全面性。这个模型包括了从底层物理特征（如颜色、纹理和形状）到高层语义特征的层次结构，以适应用户的需求。在设计图像搜索引擎时，论文强调了三条基本原则：关联度计算、图像过滤和特征抽取。 关联度计算方法是提高TBIR性能的关键，论文提出了一种阶梯式关联度计算策略，用于评估关键词与图像之间的相关性，以提供更科学合理的检索结果。此外，为减少噪声和不相关信息，论文还研究了图像过滤技术，特别是基于图像复杂度的过滤算法，通过分析图像内容的复杂程度来区分有用图像和垃圾图像。 在特征抽取方面，论文提出了投影法，这是一种改进的图像特征提取技术。传统的全局颜色直方图可能无法充分反映图像的空间分布，因此，论文采用了HSI颜色模型，将色调、饱和度和密度分量在水平和垂直方向上进行投影，形成6个投影直方图，以捕捉颜色分布和形状信息。同时，论文使用灰度共生矩阵描述图像纹理，通过对比度、能量、熵和相关性四个参数来表达纹理特征。对于图像的形状，论文指出传统表示方法的局限性，并通过亮度投影方法证明了其在描述形状上的有效性。 最后，论文探讨了利用神经网络（尤其是径向基函数网络RBF）来获取图像的语义信息。神经网络的非线性映射能力使其能够学习和建立图像的低层物理特征与高层语义特征之间的关系。通过训练样本，神经网络可以学习并理解人类对图像的认知，从而提高检索的语义相关性。 这篇论文深入研究了图像检索技术，从多个层面提出了改进策略，包括优化关联度计算、图像过滤、特征抽取和语义理解，为构建更高效、准确的图像搜索引擎提供了理论基础和技术方案。