基于粗糙集图像分类挖掘

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1、第L9卷第4期计算机技术与发展V()1．19NO．42009年4月COMPL兀ERTECHNOI』XYANDDEVE【JOPNTENTApr．2009基于粗糙集的图像分类挖掘李龙澍，一，邹武，2(1．安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室，安徽合肥230039；2．安徽大学计算机科学与技术学院，安徽合肥230039)摘要：随着图像数据库的不断增长，传统方法的对基于内容的图像数据的分类挖掘越来越显得不足，使用粗糙集方法，利用先验知识可以提高图像分类的准确率。文中从图像的色彩特征的角度出发，通过多种方法尽可能多地提

2、取图像的色彩特征信息，同时按照数据挖掘的一般步骤提出具体应用于图像分类的挖掘算法，且通过实验证明该算法的可行性和优越性。关键词：CBIR；粗糙集；数据挖掘；直方图中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1673—629X(2009)04—0143—03ImageClassificationMiningBasedonRoughSetLILong-shu一．ZOUWu，(1．MinistryofEducationalKeyLaboratoryofIntelligentComputing&SignalProc

3、essing，AnhuiUniversity，Hefei230039，China；2．ComputerScienceandTechnologySchool，AnhuiUniversity，Hefei230039，China)Abstract：W．ththegrowingimagedatabase，thetraditionalmethodsofcontent—basedimageclassificationdataminingisincreasinglyin—adequate．Theuseofroughsetmeth

4、odsandpriorknowledgecanimprovetheaccuracyofirnsgeclassification．Thisarticlefromthecolorcharacteristicsoftheimagepointofview．throughavarietyofmethodstoextractasmuchaspossibleimageofthecolorf~tureinforma．tionanddatamininginaccordancewiththegeneralstepstomakespec

5、ificrequestforim~esoftheminingalgorithms，andthroughexper—imentsprovethefeasibilityofthealgorithmandsuperiority．Keywords：CBIR；roughset；datamining；histogramO引言比较的粒度较粗糙，没有能够反映出同一色彩在空间基于内容的图像检索(CBIR)比基于文本的图像分布的不同，因而造成空间信息的丢失。为了克服颜检索发展要晚得多，而且技术也没有基于文本的成熟，色直方图没有包含空间

6、信息的问题，王小玲【2J提出了发展缓慢。传统的直方图方法是最常用基于内容的图主要面积直方图法和平均面积直方图法，从一定的范像检索方法之一。直方图算法简单，效果显蓍，计算效围和程度上提高了图像检索分类的准确度。率高，对镜头位置不敏感，对图像变形、旋转、尺度具有但是应用局部特征检索某一类自然景物对象，以不变性，针对颜色直方图，通赏采用直方图相交法⋯1来雪山与瀑布为例，由于颜色相似，误识率就比较高。应寻找与查询图像最相似的也就是距离最近的图像。由用风景图像的先验知识可以提高对风景图像检索的准于直方图距离比较方法使用某一灰

7、度下的像素的总量确率，文中采用粗糙集方法对图像进行分类，突破了传这样的一相单一的统计指标，两两比较同一灰度，没有统模板方法的局限性，不需要预先定义模板，特征提取考虑每一个灰度值在图像中形成的具体形状与空间分简单易行。系统具有学习能力，能够自动发现用于分布因素，而是将其视为一个单一整体，忽略内部差异，类的潜在知识；其次由于粗糙集具有处理模糊与不确定性知识的能力，因此系统能够处理外观差异较大的收稿日期：2008—07—27风景图像，而且有抗噪声能力。基金项目：安徽省自然科学基金项目(050420204)；安徽省高校拔尖

8、人才基金项目(O50251O2)作者简介：李龙澍(1956一)，男，教授，博士生导师，研究方向为智1相关概念能软件和知识工程。粗糙集作为一种处理不精确、不确定与不完全数·144·计算机技术与发展第l9卷据的新的数学理论，最初是由波兰数学家Z．Pawlak于算法从总f本上按照数据挖掘算法的一般步骤如下：1982年提出的[川。其主要思想是，在保持信息系统分(1)