区域形状的粗集分类研究

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1、区域形状的粗集分类研究摘要：本文主要利用粗集理论针对图像分割后的区域形状进行分类研究。依据粗集理论研究离散化数据的特点，考虑类分布信息，采用信息爛理论进行连续条件属性的离散化。在此基础上，利用约简算法剔除兀余属性,获取约简属性，并进一步提取决策规则。最后选取测试样本进行实验分析，结果表明分类是有效的。Abstract:TheclassificationresearchofregionalshapeafterimagesegmentationisbroughtforwardinthispaperbasedonRStheory.Datadiscriminationisthecha

2、racterofRS,consideringdistributedinformationofclass,andcontinualconditionattributesaredescribedaccordingtoinformationentropytheory.Onthebasisofthat,redundancyattributesareeliminatedbyRSreductionalgorithm・Reductionattributesandrulesaregained.Finally,theresultindicatesthattheclassificationisv

3、alidthroughselect!ngtestsampleandanalyzingtheimitationexperiment.关键词：区域形状;粗集;分类;信息爛Keywords:regionalshape;roughset;classification;informationentropy中图分类号:TP30文献标识码：A文章编区域形状的粗集分类研究摘要：本文主要利用粗集理论针对图像分割后的区域形状进行分类研究。依据粗集理论研究离散化数据的特点，考虑类分布信息，采用信息爛理论进行连续条件属性的离散化。在此基础上，利用约简算法剔除兀余属性,获取约简属性，并进一步提取决策规

4、则。最后选取测试样本进行实验分析，结果表明分类是有效的。Abstract:TheclassificationresearchofregionalshapeafterimagesegmentationisbroughtforwardinthispaperbasedonRStheory.DatadiscriminationisthecharacterofRS,consideringdistributedinformationofclass,andcontinualconditionattributesaredescribedaccordingtoinformationentrop

5、ytheory.Onthebasisofthat,redundancyattributesareeliminatedbyRSreductionalgorithm・Reductionattributesandrulesaregained.Finally,theresultindicatesthattheclassificationisvalidthroughselect!ngtestsampleandanalyzingtheimitationexperiment.关键词：区域形状;粗集;分类;信息爛Keywords:regionalshape;roughset;classifi

6、cation;informationentropy中图分类号:TP30文献标识码：A文章编号:1006-4311(2010)21-0028-020引言在有关视觉信息的讨论中，目标的形状具有特殊的意义。图像分割后,图像中一个区域的形状就是该目标边界上的点所组成的模式。要对形状进行分类，首先要对目标的形状特征进行描述。由于形状很难给出精确的数学定义，所以対形状的度量往往是相对的，而不是绝对的。为了对目标的形状描述更加精确，需要同时使用多种特征,然而特征越多，计算量越大，实现也越复杂。因此，能用最少的特征来完成形状分类的目的有着重要的意义。粗糙集理论是一种崭新的智能信息处理理论，它

7、为研究不精确知识的表达、学习、约简，分类归纳等提供了一种新的方法。鉴于形状描述的特点及粗糙集理论在处理不确足性信息方面的优势，本节提出一种基于粗集理论的区域形状分类策略。将日标图像的统计学特性作为条件属性，形状分类作为决策属性,并针对连续属性进行离散化，属性约简,最终从训练样本中提取出决策规则，进而对测试样本进行分析。1基于粗集的处理过程在给定一幅含冇多个物体的数字图像的条件下，处理过程由三个主要阶段组成［1］：%1图像分割的预处理阶段在该阶段中检测出各个物体，以获得精确的分析目标。%1特征抽取阶段对物