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《武汉大学》 2004年
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基于形式概念分析的图像数据挖掘研究

秦昆  
【摘要】:随着图像数据获取设备和获取手段的迅速发展,我们获取了海量的图像数据,如何充分地利用这些图像数据,从图像数据中挖掘出隐含的、潜在的规律性的知识,是目前迫切需要解决的问题。本文对图像(遥感图像)数据挖掘与知识发现这一新的概念的内涵和外延进行了系统地深入地分析和研究,将这一概念解释为“利用空间数据挖掘的理论和方法(空间聚类分析、空间关联规则分析、空间序列分析等)从图像库(或多幅图像、一幅图像的多个分块)中提取出规律性的潜在的有用的信息、图像数据关系、空间模式等,自动抽取出具有语义意义的信息(知识),从而为图像的智能化处理服务的过程”,强调这个概念是一个动态的概念,是一个过程,其目的是为图像的智能化处理服务,可以对人量的图像数据库进行挖掘,也可以只对一幅图像进行挖掘,它是在其它相关技术的基础上发展起来的,由于还处于初期阶段,与这些相关技术之间的区别有时候可能还不是很明显。本文认为图像数据挖掘是一个具有自己的独特的研究内容的、具有自己的理论和技术框架的一门新的理论和技术。本文对这一概念与其它相关概念之间的关系进行了分析和对比,对图像数据挖掘的研究内容和研究体系进行了界定。 本文对形式概念分析(概念格)理论进行了系统地深入地分析,形式概念分析理论也称作概念格理论,是用数学的形式化的方法对人从数据中产生概念的过程进行分析的有力工具,这与数据挖掘是从大量数据中产生知识的过程是一致的,冈此,形式概念分析理论非常适合于进行数据挖掘的研究。本文对基于形式概念分析理论的数据挖掘的原理和算法进行了研究,将关联规则、分类规则、聚类规则统一成“A(?)B”的形式,从而建立了集关联规则挖掘、分类规则挖掘和聚类规则挖掘为一体的统一的数据挖掘的框架。本文重点对关联规则挖掘的算法进行了深入的研究,并研究出两种集概念格的构建和Hasse图的绘制为一体的关联规则挖掘的快速算法。其中,第二种算法建立了辞典序索引树,并根据概念格节点的内涵基数实现分层存放,经过实验验证,证明这两种算法都优于经典的关联规则挖掘算法Apriori算法,并且第二种算法比第一种算法更加快速有效。 我们对现实世界的认识是在不同的层次、不同的粒度世界里进行的,对于图像数据挖掘来说也是如此,这就涉及到一个图像数据挖掘的粒度问题。本文通过对商空间理论的分析与研究,利用商空间理论提供的形式化语言来描述图像数据挖掘的不同的粒度世界,将商空间理论与形式概念分析理论相结合,对图像数据挖掘与知识发现的机理进行了研究,从理论上提出了一个概念驱动的图像数据挖掘与知识发现的理论框架,即通过商空间理论建立图像数据挖掘的形式化分析体系,在该形式化分析体系的指导下,利用基于形式概念分析理论的数据挖掘算法,从不同粒度的图像世界中提取出不同层次的概念,分析概念之间的包含与被包含关系,从而挖掘出图像数据中隐含的潜在有用的规律性的知识。 图像数据挖掘与知识发现是一个非常复杂的过程,当我们面对一堆纷繁复杂的图像数据时,可以利用商空间的分层递阶的处理方法,首先将这个复杂的问题进行分解,根据区域、层次、图 像内容等将图像数据挖掘划分成各个子问题,从不同的粒度分别进行图像数据挖掘,然后再将这 些不同粒度的图像数据挖掘的结果进行集成。根据图像数据的位置,可以将图像数据划分为不同 的区域,对这些不同的区域的图像数据分别进行挖掘;根据图像数据的层次,将图像数据挖掘划 分为像素层次的微观粒度的挖掘、像素集团层次的中观粒度的挖掘、对象层次的宏观粒度的挖掘 以及基于对像及其相关的领域信息的宏观粒度的挖掘。根据图像的内容,可以分别进行光谱(颜色) 特征知识挖掘、纹理特征知识挖掘、形状特征知识挖掘、空间关系特征知识挖掘等。在进行图像 数据挖掘的过程中,以提取各个层次的概念以及概念之间的关系为主要目的,从而挖掘出相关的 关联知识。这样,将商空间理论与形式概念分析理论相结合,建立概念驱动的基于商空间理论和 概念格理论的统一的图像数据挖掘的框架。本文重点对光谱(颜色)特征知识挖掘、纹理特征知识 挖掘、空间关系特征知识挖掘等进行了实验研究,从图像数据中挖掘出了大量的光谱特征知识、 纹理特征知识以及空间分布规律知识等。本文选取了大量的航空纹理样本图像,进行了基于纹理 特征知识的纹理图像分类的实验,并且与基于灰度共生矩阵、基于马尔柯夫随机场的纹理分类方 法进行了对比实验,实验结果证明本文所研究的集于图像数据挖掘的纹理分类方法的分类精度比 另外两种纹理分类方法的分类精度更高。 利用图像数据挖掘的方法可以从图像数据中挖掘出大量的图像知识,本文对图像知识的存储 与管理以及基于知识的应用等问题进行了研究。本文提出了利用关系数据库以及文本文件的方式 实现图像知识的统一存储和管理的方法,建立了一个图像知识库系统,实现了图像知识的有效存 储和添加、删除、查询等功能。图像数据挖掘的主要目的之一就是为图像的智能化处理服务,针 对图像的智能化处理的目的,本文对图像数据挖掘的应用:基于知识的图像分类
【学位授予单位】:武汉大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
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【同被引文献】
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【二级参考文献】
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3 张小花;面向属性概念格与面向对象概念格的粒约简理论[D];西北大学;2011年
4 侯亚南;构建语义Web中文本体的粗糙概念格方法[D];大连海事大学;2010年
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6 王培培;基于区别度概念格的关联规则挖掘算法设计[D];河南大学;2010年
7 黄林颖;概念格属性约简及扩展模式[D];江西师范大学;2007年
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