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1、第30卷第6期泰山学院学报Vol.30NO.62008年11月JOURNALOFTAISHANUNIVERSITYNov12008基于图像数据挖掘的软件系统研究122刘磊,宋晓玲,陈亮(1.泰山学院物理与电子工程学院,山东泰安271021;2.泰山职业技术学院信息工程系,山东泰安271000)[摘要]在数字化时代,要求对大量的图像数据进行分析以获得知识.本文针对图像数据挖掘技术,介绍了图像的挖掘过程、挖掘技术等问题,在此基础上详细讨论了对图像数据挖掘软件原型系统的研究.[关键词]数据挖掘;图像数据挖掘;图像数据挖掘软
2、件原型[中图分类号]TP317.4[文献标识码]A[文章编号]1672-2590(2008)06-0083-031引言图像挖掘(ImageMining)是在图像数据库中抽取隐含的、先前未知的、潜在有用的知识、图像数据关系的非平凡过程,是集中了计算机视觉、图像处理、图像检索、数据挖掘、机器学习、模式识别、数据库和人工智能等技术的多学科交叉研究领域。图像数据挖掘是一个相对较新的研究方向,对于图像数据挖掘的研究主要是集中在理论研究阶段,对于图像数据挖掘软件系统的开发还处于试验探索阶段,对于图像数据挖掘系统的构造还并不是十分
3、清楚,或者说图像数据挖掘软件系统的需求还不是十分的明确.因此,本文对图像数据挖掘软件系统的过程、技术进行概要介绍,并在此基础上采取软件工程中原型化的软件开发的方法进行研究,通过软件原型的开发,进一步明确图像数据挖掘软件系统的需求,进一步明确图像数据挖掘的各项任务和功能。2图像数据挖掘的过程图像数据挖掘的过程可以理解为从图像数据中形成概念的过程,反映的是从图像数据中抽取同层次的概念,通过概念的泛化与概化来分析概念之间的关系,从而挖掘出图像数据中潜在隐含的规律性的知识。本文提出基于目标识别的图像挖掘过程,图像挖掘在目标识
4、别的基础上实现,期望得到目标之间及目标和背景之间的潜在关系,得到的潜在关系可以用于后续的目标识别的任务。图像数据挖掘过程如图1所示:图1图像数据挖掘过程[收稿日期]2008-08-27[作者简介]刘磊(1977-),男,山东莱芜人,泰山学院物理与电子工程学院讲师.2012-05-16################84########2012-05-16########泰山学院学报################2012-05-16第30卷3图像数据挖掘的技术3.1对象识别对象识别一直是图像处理领域中活跃的研究焦点。
5、一个对象识别系统用已知的目标模型从图像中发现真实的世界中的目标。这是图像挖掘领域中的一个主要任务。自动的机器学习和有意义的信息抽取能被实现仅仅在某些对象已经被机器识别的情况下。已知对象的模型通常由人工输入作为先验知识。3.2图像数据的分类与聚类分析图像分类和图像聚类分别是有监督和无监督的图像分类。在有监督的分类中,提供一组已经预分类了的有标签的图像,问题是给无标签的新图像贴上合适的标签。通常,这些给定标签的图像用于分类描述的机器学习,它依次用于标志新图像。图像聚类的问题是在没有先期经验知识的情况下,根据图像内容对给定
6、的一组无标签的图像分群。图像挖掘中进行分类和聚类的基本目的是从和图像有关的图像群标签中获得用户感兴趣的内容信息。3.3图像数据的关联规则挖掘在图像数据库中至少可以挖掘如下三类涉及图像对象的关联规则:①图像内容和非图像内容特征间的关联,如规则“如果照片的下半部分的50%是兰色,那么它很可能是湖水”就属于此类,因为它把图像的内容和关键字湖水关联在一起。②与空间关系无关的图像内容的关联,如规则“如果一副图片包含两个红色长方形,那么它很有可能也包含一个绿色椭圆形”就属于此类,因为关联考虑的都是图像内容。③与空间关系有关的图像
7、内容的关联,如规则“如果一个蓝色矩形是在两个红色正方形之间,那么很可能在这些图形下面存在一个大的椭圆形对象”就属于此类,因为它把图像中对象与空间的关系关联在一起。3.4神经网络神经网络是一个由简单的处理单元构成的大的并行分布式处理器,其中的每一个处理单元都有自然的存储经验知识和使知识可用的倾向。神经网络具有容错性能,并且在模式识别和趋势预测领域有好的表现。在知识有限的情况下,人工神经网络算法经常用于构造数据模型。4图像数据挖掘的软件系统4.1其他图像数据挖掘软件原型系统从现有的图像数据挖掘软件系统可以看出,当前的图像
8、数据挖掘软件原型系统的开发还处于试验阶段,还带有很多一般图像处理的性质,图像数据挖掘的特点体现的还不是很明显,这主要是因为图像数据挖掘软件系统的设计是一个十分复杂的过程,图像数据挖掘的理论与技术还处于初期发展阶段。4.2对图像数据挖掘软件系统的设计研究在分析总结前人的图像数据挖掘软件系统的设计与开发经验的基础上,结合对图像数据挖掘的理论与方法的
