【摘 要】
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图像检索是现代多媒体技术的热门研究领域,其方法包括特征提取、分类、匹配等。随着互联网技术的普及,图像数据呈现爆炸性增长趋势,图像检索的研究显得尤为重要。传统的图像
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图像检索是现代多媒体技术的热门研究领域,其方法包括特征提取、分类、匹配等。随着互联网技术的普及,图像数据呈现爆炸性增长趋势,图像检索的研究显得尤为重要。传统的图像检索方法研究主要集中在通过比较图像低层视觉特征的相似性来检索图像,然而由于低层视觉特征的描述与人类语义需求有较大差别,即存在语义鸿沟,传统的图像检索方法无法满足人们的语义检索需求。 将图像低层特征进行筛选并有效组织来更好地表达图像目标的语义会极大地提高图像检索的效果。如何去除对语义表达无用的特征并建立目标语义的表达规则成为了图像检索的关键问题。与智能计算的结合使得图像检索出现了新的方法。近年来诸多学者将粗糙集等理论成功应用于属性约简并引入到图像检索中,取得了一些成果。 本文在介绍图像检索方法和粗糙集等相关理论的基础上分析了图像数据集的中存在的不协调性,研究了基于模糊C均值聚类的相似关系粗糙集的属性约简方法以及规则提取算法,并将其应用于图像检索。主要工作如下: (1)阐述了图像特征数据集中存在的不协调性,并提出了正向不协调性和反向不协调性的概念。 (2)针对正向不协调性提出基于模糊C均值聚类的相似关系粗糙集模型。利用FCM方法中的隶属度矩阵定义了相似关系,并且基于这种相似关系定义了粗糙集的正域和非正域以及相关指导属性约简的重要度。该模型可以辨别数据集中的噪声数据并有效减少正向不协调性。 (3)针对反向不协调性提出了不协调规则的处理方法。定义了决策分类的代表集、疑似对象以及指导不协调对象处理的疑似率和疑似可信度。并提出了针对连续属性值的基于区间前件的规则提取方法。 (4)提出图像的层目标特征提取方法,构建图像特征决策系统。并将上述方法应用于图像检索,仿真实验验证了本文方法的有效性。
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