随着数字图像资源的日益增多和网络承载的各种多元化属性需求不断增加,由此带来的复杂性使得数字图像资源难以有效管理,究其原因是现有的对数字图像识别管理方法大多停留在图像的底层特征上,忽略了图像的语义信息,从而导致了信息孤岛难于理解和相互分离。论文从数字图像的内容语义出发,建立基于UCL的数字图像内容管理体系,从而更加高效的管理海量数字图像资源。　　 基于此,本文首先对数字图像进行语义标引,建立统一的元数据框架,形成规范的管理机制。依据此框架对数字图像语义标引信息进行综合管理。　　 其次,重点研究了基于UCL标引的数字水印安全管理方法。该方法将UCL标引信息作为水印信息嵌入载体数字图像当中,建立数字图像水印模型。在此模型中,采用对初值敏感性较高的混沌序列对标引信息进行混沌加密,同时采用DWT和DCT相结合的数字水印算法,使不可见性和鲁棒性达到了平衡。实验结果表明,本方法能够较好的抵抗椒盐噪声、低通滤波以及JPEG压缩攻击,具有较好的鲁棒性和抗攻击性,安全性较高。　　 最后,针对数字图像语义之间的相关性,以及用户对数字图像语义概念定义的随机性和模糊性,提出了基于云模型(Cloud Model)的数字图像语义表示方式,并构建语义向量空间。在此空间中,通过计算云模型语义确定度(SCCD),来完成对数字图像的语义分类。为高效准确的利用SCCD分类的经验知识,构建了基于数字图像语义的云模型支持向量机分类方法(CSVM-IS)。该方法不但对多语义分类效果明显,同时可以消除样本的拒分现象。仿真结果表明,CSVM—IS分类性能明显优于当前典型的Nesting Algorithm。