基于粗糙集和概念格的图像语义建模

图像语义分析在图像理解中起着重要的作用，本课题试图利用不确定信息理论（如粗糙集、概念格等）能有效处理含糊、不确定信息的优势，提出研究将图像转化为信息系统（如决策表）的图像语义研究方法。本课题研究拟借助相关学科（如数学建模、信息论、图像处理）的研究方法，特别是信息论的处理方法，将现有的图像处理理论和不确定信息处理理论相结合开展研究。主要包括（1）研究将图像转化为信息系统（决策表）的机理和方法，基于信息系统从不同层次对图像进行研究（2）基于粗糙集理论、概念格理论的图像信息系统的概念构造和规则挖掘，（3）基于概念格的粗粒度语义提取和语义表示研究，（4）基于粗糙集理论的细粒度语义提取和语义表示（肯定语义，可能语义和否定语义）研究。按照这种思想，从而能形成新的、有效的语义提取和表示方法。作为应用，对基于内容的图像检索进行探索，希望能为图像检索的发展和研究提供理论和新的方法支持。