基于贝叶斯算法的图像分类系统设计

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1、第8卷第28期2012年10月CompueKnowedgeandTechnoogy电脑知识与技术ISSN1009-3044ComputerKnowledg(eandTechnolog)y电脑知识与技术Vol.8,No.28,October2012.E-mail:eduf@cccc.net.cnhttpl://www.dnzs.net.cntrlTel:+86-551-56909635690964基于贝叶斯算法的图像分类系统设计席伟（沈阳化工大学计算机学院，辽宁沈阳110142）摘要：图像分类是信息处理的重要研究方向，其中涉及了包括有图像特征提取、建立图

2、像数据决策表，选取适当模式识别算法实现图像的分类。该文选取了模式识别常用的基于最小错误概率的贝叶斯算法，实现了对两类图像的分类问题。利用MATLAB图形用户界面（GUI）方法，设计了良好的人机交互系统的主界面，最后给出了实际例子的程序运行结果，对推动模式识别理论在图像分类问题实践中的应用和普及，具有实际意义。关键词：图像数据决策表；贝叶斯算法；MATLABGUI；图像分类中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)28-6779-03TheImageClassificationSystemBasedontheBayesi

3、anAlgorithmXIWei(ShenyangInstituteofChemicalTechnology,Shenyang110142,China)Abstract:Imageclassificationisanimportantresearchdirectionofinformationprocessing,whichinvolvesaincludeimagefea⁃tureextraction,toestablishtheimagedatadecisiontable,selecttheappropriatepatternrecognitiona

4、lgorithmforimageclassifica⁃tion.ThispaperselectsthecommonlyusedpatternrecognitionbasedontheminimumprobabilityoferroroftheBiasalgorithm,basedontwokindsofimageclassificationproblems.UsingtheMATLABgraphicaluserinterface(GUI)designmethod,agoodhuman-computerinteractionsystemmaininter

5、face,finallygivesthepracticalexamplesoftheprogramrunningresults,topro⁃motethetheoryofpatternrecognitioninimageclassificationapplicationandpopularization,haspracticalsignificance.Keywords:Imagedatadecisiontable;Bayesianalgorithm;MATLABGUI;imageclassification图像分类是一个具有重要应用价值的研究课题。目

6、前，关于图像分类的研究主要集中在图像特征的提取和图像分类器的研究。在准确提取图像特征的基础上，如何有效的对图像进行分类，关键在于分类系统的设计。分类系统设计的主要问题在于分类器的设计和特征量的选择。贝叶斯分类是一种典型的分类器，本文在贝叶斯算法的基础上实现了对两类图像的分类器设计。MATLAB是高效的数值计算的可视化科技应用软件和编程语言之一。图形用户界面(GraphicalUserInterfaces,GUI)是提供人机交互的工具和方法。MALAB图形用户界面开发环境(GraphicalUserInterfacesDevelopmenEnvronme

7、nt，简称GUIDE)提供了一系列创建用户图形界面(GUI)的工具。这些工具极大的简化了GUI设计和生成的过程。1贝叶斯算法简介模式识别分类问题是对待识别的对象提取观测值，然后根据观测值进行分类。首先建立识别对象的训练集，其中每点的类别已知，根据这些条件，建立判别函数，通过现有的样品估计判别函数中的参数，然后用此判别函数去对类别未知的样品进行判定。1.1贝叶斯法则贝叶斯法则是对主观判断的一种修正方法，是指当样本足够多时，样本概率与总体概率近似。一般情况下，事件A在事件B的条件下的概率，与事件B在事件A条件下的概率不相等，然而，这两者是有确定关系的，贝叶

8、斯法则就是这种关系的描述。1.2贝叶斯决策贝叶斯法则只是一种方法，是从大的方向上讲，要将它细化