本文介绍了一种基于内容的Web网页信息处理方法，该方法利用顺序滤波技术对网页中的图文内容进行过滤处理，并通过设置阈值将网页内容转化为黑白页面，从而有效地提取出图像信息。文章首先从网页信息的基本特征出发，分析了网页文本信息的提取与过滤，随后详细阐述了顺序滤波技术的原理及其在图像信息提取中的应用。
1. 网页信息的基本特征
1.1 文本前有明显的标识符
网页HTML信息可分为控制作用的标识符（Tag String）和文本字串两部分。标识符由尖括号及其间的字符组成，比如<TITLE>。文本字串则是浏览器显示的可见字符。容器（Container）指的是标识符之间的空间，可以填入文本字串。
1.2 完整句少，语义跳跃性大
由于大多数网页文本字串不多，导致完整句子少，语义间存在较大跳跃性，这为文本分析带来了难度。
1.3 文本属性信息丰富
网页中的文本可以具有丰富的属性，如颜色、字体、是否加粗等。
1.4 结构信息明显
HTML文档通过特定的标识符来标明结构信息，如标题、段首句等。
2. 网页文本信息的提取与过滤
网页文本信息提取与过滤通常采用布尔模型。该模型通过布尔表达式作为查询条件，使用AND或OR逻辑连接关键词来过滤文本信息。而由于网页中的图像信息多以图像超链接形式呈现，基于HTML文档结构的信息处理方法并不适用于图像信息的提取。
3. 基于内容的网页信息提取与过滤
3.1 顺序滤波原理
顺序滤波是中值滤波技术的改进，它在去除图像噪声的同时，对灰度值区域进行平滑处理，并对区域边缘进行锐化。处理流程包括定义滑动窗口大小、对序列排序、抽取中间值，并计算最小差值范围来确定滤波输出值。滤波输出值由最小差值范围的唯一性或出现次数决定。
3.2 基于内容的网页信息提取与过滤流程
基于内容的网页信息过滤处理主要针对图文混合信息。通过设置阈值，将网页内容转化为黑白页面，进而提取图像信息。处理结果能较好地从图文混合信息中滤除纯文本，并提取出图像信息。
4. 网页图像信息提取的意义与应用
当前，随着互联网信息量的指数级增长，用户面临着信息过载的问题。如何快速有效地从大量信息中筛选出有用内容成为了一个重要问题。虽然大部分信息过滤和提取系统主要处理文本信息，但图像信息过滤与提取的研究相对较少。因此，本文提出的基于内容的网页图像信息提取方法，能够对图文混合信息进行有效过滤和处理，提取出网页中的图像信息，具有一定的应用价值和研究意义。
5. 构建基于内容的网页信息处理系统
基于上述方法，尝试构建了一种基于内容的网页信息处理系统，该系统可以实现对网页图像信息的有效提取。这不仅能够帮助用户快速找到所需图像信息，还能在一定程度上改善互联网信息过滤和提取系统的能力。
通过以上分析，本文介绍的基于内容的Web网页信息处理方法能够显著提高网页中图像信息提取的效率与准确性，这将对互联网信息服务产生积极的影响，特别是对图像搜索、图像识别等领域具有重要的应用价值。
