图像理解中的结构与语言推理

# 图像理解中的结构与语言推理 ## 一、图像理解概述 在图像和计算机视觉领域，存在一个广为人知的问题——语义鸿沟，即图像物理层面（通过图像处理提取的特征）与语言表达的符号之间的差距。不过，由于图像的特性以及从中提取有意义特征的难度，语言在其中发挥着重要作用。 一方面，关于图像和相关领域的先验知识的语言描述可以转化为正式的模型和算法，用于指导图像检索、识别、导航和理解。另一方面，自动标注（即生成图像内容的语言描述）是一个虽新但不断发展且可能快速演变的研究领域。例如，如何根据图像处理结果，用领域专家的语言提供高级描述，这一问题还有待解决，并且可以从语言总结方法中获取灵感。 图像解释和理解的含义如下：基本步骤是识别图像中存在的单个对象或结构（通常在分割步骤之后或同时进行）。然而，图像理解更进一步，旨在进行全局场景识别，以获得对象在其上下文中的高级描述，包括它们的空间排列。当图像是动态的（如视频处理）时，进一步的解释步骤可能包括识别运动或变化，对于不限于医学成像的一般图像理解，还包括识别动作、手势、情绪等。图像理解还包括语义解释，语义并非存在于图像本身，而是需要一些先验知识（例如以正式模型的形式表达）来提取。这一切最终应导致对图像内容的口头或语言描述。 与图像相关的语义在多个领域都很重要，包括识别、图像理解、认知视觉、图像检索和标注。尽管这个问题自图像理解和计算机视觉的早期工作就已被认识到，但在最近的语义图像标注和检索工作以及将视觉与语言联系起来的工作中又重新受到关注。模糊方法为处理本体概念（通常以语言术语提供）和具体领域，并在它们之间建立联系提供了有用的工具。 与图像的语言描述相关的两个主要方向为： 1. 使用模型中表达的语言描述来指导图像解释。 2. 根据图像特征推导图像的语言描述。 下面将重点介绍基于模糊模型（用于表示模糊知识、图像和概念中的不精确性等）并结合符号和结构模型的方法。 ## 二、从语言描述到图像理解 ### 2.1 结构信息的表示 主要的结构表示旨在提供一个计算框架，以考虑对象的属性和对象之间的关系，从而驱动模式识别和场景解释过程，特别是在基于模型的方法中。这些模型可以是图标类型（如地图集），也可以是符号类型（如语言描述、概念或语义图、本体）。 空间关系对于指导在复杂环境中嵌入的结构的识别非常重要，但用数学术语定义它们以实现高效算法是一个挑战。在模糊集理论框架下，已经提出了几种空间关系的数学模型，这些模型强烈依赖于数学形态学运算符。例如，“接近”“在右侧”等关系的语义可以建模为模糊结构元素，参考对象通过该结构元素的膨胀提供了满足相应关系的模糊空间区域。 这些模糊表示可以丰富本体，并有助于缩小本体中表达的符号概念与从图像中提取的视觉感知之间的语义差距。本体已被扩展以处理不确定性和不精确性，使用概率或模糊方法，特别是使用模糊描述逻辑。在各个领域都提出了几种空间本体，例如医学领域。将表达模糊空间关系的本体与图像联系起来的想法，在一些分割和识别方法中得到了应用，本体的一个概念通过将其语义表示为模糊集来指导识别，这个模糊集可以在图像