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图像检索技术涉及多项应用领域,除通用的图像检索系统之外,越来越多特定领域的图像检索系统正在涌现,如Yottalook医学图像检索系统等。图像分类是图像检索系统中最为基础性的工作之一,因此面向领域的图像分类技术具有广阔的应用前景,特别是文档图像和医学图像领域。因此,本文的研究工作具有很好的应用前景和较好的理论意义。 由于图像的复杂性、类别之间的干扰、类别的多样性等因素,特定领域的图像分类问题仍然是一个充满挑战的问题。本文针对文档图像和医学图像分类存在的问题展开研究,主要工作以及创新点如下: 1、归纳总结现有方法。查阅大量文献,对当前图像分类方法进行全面的归纳和总结,介绍了常用方法的基本思想和原理,分析比较了各方法的优缺点;并且详细分析文档图像和医学图像领域的图像分类方法。 2、针对目前文档分类方法依赖于图像分割以及OCR等预处理的问题,本文提出了一种简单但有效的图像分类方法。采用结构化局部边缘模式(SLEP:StructuredLocalEdgePattern)作为图像特征,利用支持向量机SVM作为分类器实现文档图像分类。为了验证本文方法的有效性,创建了文档图像数据库。实验结果表明,基于SLEP特征的方法,避免了复杂的预处理,实验结果在准确率、召回率等方面都明显优于所对比方法,并且即使在文档图像低分辨率的情况下,所分类结果仍然有不错表现。 3、提出一种多阶段融合的方法对医学图像分类。采用ImageCLEF2012医学图像分类比赛作为实验数据集,构建多阶段特征融合的图像分类器。为每类特征构建相应的图像分类器,然后对分类结果进行融合,最终实现图像分类。实验结果表明,所提出的多阶段融合的方法可以更全面地描述医学图像的特性,进一步提升了图像分类准确率,同时本文的分类结果也排于ImageCLEF2012医学图像分类比赛结果的前列。 总之,本文面向文档图像领域和医学图像领域,由浅入深,从图像特征提取和分类过程两个核心问题入手,首先建立了一个文档图像数据库,然后将SLEP特征应用到文档图像分类之中,最后针对医学图像的复杂性,在之前研究工作的基础上,提出了一种多阶段融合的方法。文档图像分类方面,SLEP特征实现了非常高的准确率;医学图像分类方面,多阶段融合特征则更好地解决医学图像分类问题,相较于其他方法有明显的改进。