基于UCL的數(shù)字圖像內(nèi)容管理技術(shù)研究.pdf

1、隨著數(shù)字圖像資源的日益增多和網(wǎng)絡(luò)承載的各種多元化屬性需求不斷增加,由此帶來的復(fù)雜性使得數(shù)字圖像資源難以有效管理,究其原因是現(xiàn)有的對數(shù)字圖像識別管理方法大多停留在圖像的底層特征上,忽略了圖像的語義信息,從而導(dǎo)致了信息孤島難于理解和相互分離。論文從數(shù)字圖像的內(nèi)容語義出發(fā),建立基于UCL的數(shù)字圖像內(nèi)容管理體系,從而更加高效的管理海量數(shù)字圖像資源。
　　 基于此,本文首先對數(shù)字圖像進(jìn)行語義標(biāo)引,建立統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)框架,形成規(guī)范的管理機(jī)制。

2、依據(jù)此框架對數(shù)字圖像語義標(biāo)引信息進(jìn)行綜合管理。
　　 其次,重點(diǎn)研究了基于UCL標(biāo)引的數(shù)字水印安全管理方法。該方法將UCL標(biāo)引信息作為水印信息嵌入載體數(shù)字圖像當(dāng)中,建立數(shù)字圖像水印模型。在此模型中,采用對初值敏感性較高的混沌序列對標(biāo)引信息進(jìn)行混沌加密,同時(shí)采用DWT和DCT相結(jié)合的數(shù)字水印算法,使不可見性和魯棒性達(dá)到了平衡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本方法能夠較好的抵抗椒鹽噪聲、低通濾波以及JPEG壓縮攻擊,具有較好的魯棒性和抗攻擊性,安全

3、性較高。
　　 最后,針對數(shù)字圖像語義之間的相關(guān)性,以及用戶對數(shù)字圖像語義概念定義的隨機(jī)性和模糊性,提出了基于云模型(Cloud Model)的數(shù)字圖像語義表示方式,并構(gòu)建語義向量空間。在此空間中,通過計(jì)算云模型語義確定度(SCCD),來完成對數(shù)字圖像的語義分類。為高效準(zhǔn)確的利用SCCD分類的經(jīng)驗(yàn)知識,構(gòu)建了基于數(shù)字圖像語義的云模型支持向量機(jī)分類方法(CSVM-IS)。該方法不但對多語義分類效果明顯,同時(shí)可以消除樣本的拒分現(xiàn)象。