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图像挖掘中的图像预处理技术研究
中文名称: 图像挖掘中的图像预处理技术研究
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论文编号: 3102600收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on Image Preprocessing Techniques in Image Mining
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机软件与理论
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 图像挖掘 图像理解 系统框架模型 矩特征 特征降维
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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       论文发表:快速、低价、包过!发表论文就找论文天下

论文摘要: 随着图像获取技术与图像存取技术的进步,尤其是Internet上图像数据的急剧增加,出现了“图像数据极大丰富,但有关图像的信息与知识贫乏”(略)对能从图像数据中自动抽取有意义的语义信息与知识的图像挖掘理论与系统工具的需求日益迫切.这一需求迅速引起了数据挖掘、信息检索、人工智能、多媒体及其它相关领域研究人员的注意,并将数据挖掘技术引(略)领域,去发现隐藏在大量图像数据中的信息与知识,从而指导基于图像信息的决策行为. 从图像理解的角度出发,也会很自然的将数据挖掘与图像理解结合在一起,(略)挖掘.参考Fayyad对数据挖掘的定义,不难得到图像挖掘的概念描述,图像挖掘就是从复(略)中抽取隐藏其中的、有效的、新颖的、潜在有用的并最终可被用户理解的语义信息与知识的非平凡过程.图像挖掘是一种图像理解的关键技术与方法.图像挖掘目前存在的主要问题包括: 系统框架模型:图像挖掘需要一个切实可行的系统框架模型. 图像预处理:图像挖掘领域中的挖掘对象不仅包含复杂的图像数据,并(略)有关的文本数据.用传统的关系模型来直接表示图像数据,效果并不是很好.因此,要对复杂的图像数据...
With the development and matu(omitted)e image acquisition and storage technology, especially the sharp increasing images on the Internet. We are compelled to face the huge great deal(omitted)data and have no time to look at the image data and content in detail. People need(omitted)iques and tools to analyze the image data, expecting to discover the(omitted)g and useful knowledge and pa(omitted)the image. Referring to the definition of the data mining by Fayyad, we can define image mining as the n...
目录:
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 引言第11-23页
  ·图像挖掘概述第11-16页
    ·数据挖掘第11-12页
    ·图像工程第12-15页
    ·研究意义第15-16页
  ·国内外研究现状第16-20页
    ·多媒体数据挖掘第16-17页
    ·数字图像处理与图像识别第17-18页
    ·图像挖掘框架模型第18-19页
    ·图像挖掘方法第19页
    ·现行图像挖掘项目第19-20页
  ·图像挖掘存在的问题第20页
  ·本论文的主要研究工作第20-22页
  ·本论文的主要安排第22-23页
第2章 图像挖掘框架模型第23-31页
  ·引言第23页
  ·功能驱动图像挖掘框架模型第23-26页
    ·MultiMediaMiner第24-25页
    ·“钻石眼”图像挖掘系统第25-26页
    ·遥感卫星图像挖掘系统第26页
  ·信息驱动图像挖掘框架模型第26-28页
  ·图像挖掘过程框架模型第28-30页
  ·本章小结第30-31页
第3章 图像基本特征及其表示描述方法第31-47页
  ·引言第31页
  ·图像文本特征第31-32页
  ·图像颜色特征第32-35页
    ·灰度直方图第33-35页
    ·基于区域的颜色表示第35页
  ·图像纹理特征第35-41页
    ·纹理基础第35-38页
    ·纹理统计表示方法第38-39页
    ·纹理结构表示方法第39-40页
    ·纹理频谱表示方法第40-41页
  ·图像形状特征第41-46页
    ·形状基础第41-42页
    ·基于轮廓的形状表示方法第42-43页
    ·基于轮廓的形状描述方法第43-44页
    ·基于区域的形状表示方法第44-45页
    ·基于区域的形状描述方法第45-46页
  ·本章小结第46-47页
第4章 基于不变矩的图像形状特征描述第47-67页
  ·引言第47页
  ·图像矩函数第47-54页
    ·图像矩函数基础第47-49页
    ·图像矩函数一般定义第49页
    ·几何矩与中心矩第49-52页
    ·复数矩第52-54页
  ·ZERNIKE 正交不变矩第54-56页
    ·Zernike 多项式第54-55页
    ·Zernike 矩定义第55-56页
  ·形状特征描述与评价第56-61页
    ·矩形状特征集第56-57页
    ·基于Zernike 矩的图像重构第57-58页
    ·特征描述评价第58-61页
  ·实验结果与分析第61-66页
  ·本章小结第66-67页
第5章 基于演化计算的图像 ZERNIKE 矩特征优化方法第67-80页
  ·引言第67-68页
  ·演化计算基础第68-71页
    ·基本思想第68-69页
    ·基本特征第69-70页
    ·基本步骤第70-71页
  ·优化算法设计与实现第71-77页
    ·编码方案第71-72页
    ·初始化群体第72页
    ·适应度函数第72-73页
    ·遗传操作第73-74页
    ·选择策略第74-75页
    ·算法终止条件第75页
    ·控制参数设置第75-76页
    ·算法实现第76-77页
  ·实验结果与分析第77-79页
  ·本章小结第79-80页
第6章 图像高维特征数据降维第80-103页
  ·引言第80-81页
  ·线性降维方法第81-89页
    ·基本概念第81-82页
    ·主成分分析第82-86页
    ·因子分析第86-89页
  ·基于粗糙集的非线性降维方法第89-96页
    ·粗糙集基本思想第89-90页
    ·粗糙集基本概念第90-92页
    ·粗糙集与属性约简第92-94页
    ·相关算法与分析第94-96页
  ·实验结果与分析第96-102页
    ·主成分分析与因子分析第96-100页
    ·基于粗糙集降维第100-102页
  ·本章小结第102-103页
第7章 总结与展望第103-106页
  ·全文总结第103-104页
  ·未来工作第104-106页
参考文献第106-119页
图索引第119-120页
表索引第120-121页
攻读博士期间发表的论文第121-122页
致谢第122页
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