随着4G时代的到来,移动互联的大潮已悄然而至,随处可见的智能终端充斥着人们的工作和生活。这其中最重要和最普遍的当属智能手机的诞生,它越来越成为人们日常生活中不可或缺的设备。再加上微博、微信等APP的火爆以及存储技术的不断进步,使得随手拍照发朋友圈成为当下最时髦的事。在满足人们精神享受的同时,也产生了图片数量成几何速度增长这一后果,人们的电脑、手机以及互联网中存储着大量的数字图片。而从这些图片的汪洋中找到我们真正需要的图片则成为目前急需解决的问题,由此引出本文讨论的语义标注问题。只有当每张图片被标注上我们能够理解,符合人类视觉并且能真实反应图片内容的文字,我们才能通过检索技术快速地找到它们。显然使用人工去对每幅图像进行标注是不现实的,只有找到图像内容与标注词之间的关联性,才能让计算机自动完成标注工作。目前图像自动标注的方法有很多,主要分为两类：一类是让用户参与到图像标注和检索中来；另一类是在图像的更小粒度上对图像进行分析,尽可能地找出与高层语义的对应关系。显然第二类通过计算机自动完成语义标注和检索是今后发展的趋势。这种方法的核心问题就是要寻找到最优的图像分割算法,使分割后的区域更加准确,特征信息更加容易提取等,这样才能在后续高层语义标注中获得好的标注效果。论文的主要研究成绩有以下几点：1.改进了JSEG图像分割算法中反复计算J值以及反复选择种子点和区域生长的过程,降低了算法的复杂度,便于后期运用到图像语义标注系统中来,便于快速、高效地对图片做处理,使算法实用性更强。2.对JSEG算法后期区域合并的方法做了改进,原JSEG算法采取的是简单的基于图像颜色直方图的合并方法,没有考虑到各个区域间的关联性。而论文中通过引入图论思想,将初始分割区域对应到图节点中来,通过图论的思想对图像进行二次分割。3.提出了一种适用于图像语义标注的高效区域图像分割算法。经过新的分割算法分割之后,方便对图像特征进行提取,进而使用图像分类的方法对图像进行关键词的标注。实验表明,基于新的分割算法的图像语义标注系统的标注准确率比较高。