近年来,利用在线生物文献构建图像数据库引起越来越多的关注,它包括文献中生物数据的自动收集、组织和分析。在线生物文献中图表及图表标题表示的数据包含研究结果等重要信息,如何有效利用这些信息,已经成为当今数据挖掘的热点问题。从在线生物文献构建专业图像数据库,其步骤包括在线生物文献的自动下载；文献中图表和图表标题的获取；图表-图表标题对分割为嵌图-嵌图标注对；嵌图-嵌图标题对的图像特征和文本特征提取；识别在线文献中特定类别的图像；最终构建能解释在线生物文献中特定图像的知识系统,为专业科学和技术工作者提供共同的研究平台和资源(大型专业数据库)以及海量信息的高效检索和组织能力(搜索引擎)。本文研究了从在线生物医学文献构建核磁共振图像库的3个关键问题。(1)采用嵌图递归分割,基于高斯混合模型的核磁共振图像检测和基于形态学的区域增长算子方法来实现图表的嵌图分割；(2)基于高斯混合模型及光学字符识别的方法来实现图表中嵌图序号的检测与识别；(3)提取嵌图-嵌图标注对的图像信息和文本标注信息,采用特征拼接、后验相乘和协同学习3种特征结合的方法来识别在线生物医学文献中的核磁共振图像。实验表明可以从生物医学文献的图表中自动精确地获取嵌图,检测和识别嵌图序号；并且综合利用图像和文本两类信息训练得到的分类器,比基于单种信息训练得到的分类器具有更高的识别精度。这些工作为最终构建能解释在线生物医学文献中核磁共振图像的知识系统这一长期目标提供基础支持。