一种新的纹理基元发现及表达方法

传统的纹理统计方法中对纹理基元采用形式语法的抽象表达使得算法非常复杂.基于图像关联规则挖掘,可发现纹理图像中的频繁模式,将频繁模式构建为纹理联合关联规则,纹理基元可以通过这些强关联规则特征矢量表达.实验证明,纹理关联规则纹理基元特征矢量能够很好区分纹理特征,并且易于表达以及在图像处理中使用,并具有方向不变性,能够为模糊...     

基于图像降阶的纹理特征挖掘方法在医学上的应用

借助数据挖掘方法在图像中的应用,提出一种利用图像降阶结合Apriori算法对医学图像纹理特征进行挖掘的模型.将医院信息系统(HIS)中病患特征与病患的医学图像纹理特征相融合,通过剪枝技术建立关联规则库,采用规则库中的规则对医学图像进行信息挖掘.实验结果表明,依靠该方法挖掘的关联规则能够很好地表达纹理,并对医疗辅助诊断起到一定的帮助.     

基于模糊决策的短跑图视频中特征点轨迹模拟方法

提出了一种基于模糊决策的短跑图视频中特征点轨迹模拟方法.在时空信息中进行短跑图视频特征度量目标以及观测间距离特征提取,采用模糊决策方法计算不同目标中心的模糊隶属度,利用模糊综合函数对两种隶属度进行融合,获取模糊综合隶属度.通过模糊决策概念形成纹理特征关联规则和关联规则挖掘短跑图视频中特征点轨迹,完成短跑图视频中特征点轨迹模拟.仿真实验结果表明,所提方法能够提升短跑图视频中特征点轨迹模拟精确度,能够有效降低计算复杂度和绝对误差.     

基于图像RGB色彩特征的关联规则挖掘研究

对图像色块RGB值进行抽取和处理、建立常用颜色数据表和图像RGB颜色值的事务数据库D、最后应用关联规则进行挖掘.关键工作是建立"n张图像颜色值事务数据库D",它与使用传统的购物篮数据进行关联规则挖掘的事务数据表形式类似.因此,基于图像RGB色彩特征的非结构化数据挖掘问题就转化成了结构化数据的挖掘问题.     

基于纹理特征的关联规则挖掘方法的医学应用

为满足借助医学图像辅助诊断的要求, 提出了一种基于Apriori算法的特征融合算法： 融合图像的纹理特征和医院信息系统(HIS: HospitalInformation System)中病患自然特征。结合剪枝方法建立关联规则库, 实现了一个可以自动将CT(Computer Tomography)图像分为正常与异常两类的原型系统。依据该系统进行了评价实验。实验表明, 通过该算法建立的关联规则库, 对辅助医生诊断具有较好的效果。     

基于特征关联融合的图像检索方法

鉴于单一特征检索效果的不足,提出基于颜色和纹理特征相互关联融合的图像检索新方法。利用非等间隔量化HSV颜色空间,提取图像的颜色特征,利用Gabor小波提取图像的纹理特征;对内容分布简单的检索图像,采用图像底层特征串行关联(FSC)方法,对内容分布复杂的检索图像,采用基于典型相关分析(CCA)的图像底层特征并行关联(FPC)的方法,融合颜色特征和纹理特征进而检索图像。     

挖掘关注的语言值关联规则

为了解决利用RFCM算法划分数量型属性，并通过组合语言值进行语言关联规则挖掘中出现的规则数量太多，以及难于获得用户真正关注的规则等问题，提出了一种改进的语言值关联规则挖掘算法。通过最大隶属原则将记录在数量型属性上的取值转换为语言值，然后转换成布尔型属性关联规则挖掘问题。同时，给出一个能够度量语言值关联则简洁性和新奇性关注程度（兴趣度）的计算函数，用于减少选取关注语言值关联规则的工作量。采用本文提出的方法对一组实例数据进行实验，得到了关注程度较高的语言值关联规则。所采用的方法能适用于含有大量数量型属性的数据库，并能有效地获取用户关注的规则。     

基于纹理特征的超声医学图像检索

在医学信息学领域，对医学图像物理特征的研究有助于实现图像的自动分析和基于内容的检索，为此，提出一种改进的Gabor纹理特征提取方法．通过超声医学图像的分析获得图像主要的纹理频率和方向特性，以此构成图像纹理特征矢量，降低了图像的纹理特征的维数．用该特征进行基于内容的图像检索，避免了采用Gabor小波在检索中带来的维数危机．通过对五类超声心动图像的检索实验，证明该方法的检准率和检全率较高，检索时间较短，能够取得较为满意的结果．     

基于关联规则的遥感图像挖掘的应用研究

结合遥感数据的特点,利用P-树运算,将用于关联数据库和事务数据库的挖掘算法进行适当修正,在进行遥感图像关联规则挖掘时寻求新的算法,提出了几种剪枝策略(Pruning techniques),使之能适合遥感数据的挖掘,最后实现具体遥感图像上的关联规则挖掘.     

隐私保持关联规则挖掘方法

介绍了隐私保持关联规则挖掘的研究概况，提出了考虑隐私保持的关联规则挖掘分类方法，对现有的隐私保持关联规则挖掘方法进行了分析和评价，并对隐私保持关联规则挖掘的未来研究方向进行了展望。     

画面肌理的审美价值

画面肌理是绘画表现的重要因素之一．通过对画面肌理的分析归纳，提出了在状物、悦目、传情等审美感受上的特性及价值，探讨了其运用规律．     

基于非下采样Contourlet变换的自适应阈值图像去噪方法

Contourlet变换是一种真正的图像二维表示方法,具有方向性和各向异性,能稀疏地表示图像。但Contourlet变换不具备平移不变性,图像去噪时会存在伪Gibbs现象。为了克服这种不足,在Contourlet变换基础上,构建了非下采样Contourlet变换,首先将图像进行非下采样Contourlet变换,接着运用自适应阈值进行去噪处理,然后进行非下采样Contourlet逆变换,得到去噪后图像。实验结果表明,采用非下采样Contourlet变换方法能有效去除图像噪声,并能保持图像纹理细节,提高图像信噪比,视觉效果好,其去噪效果优于传统小波及Contourlet去噪效果。     

结合彩色边缘与LBP纹理的图像检索算法

基于图像颜色、纹理和形状单一特征的特征提取和匹配的方法很多,各有优缺点,因此,本文提出了将图像中心区域的uniform模式的LBP纹理与环形分块彩色边缘相结合的图像检索算法。常用的形状检索算法只能对连续封闭曲线才有好的检索效果,而对自然彩色图像检索效果较差,而本文将图像分成几个环形分块,对每一环形分块内的图像提取彩色边缘并形成颜色直方图用于图像形状描述。纹理采用uniform模式的LBP描述,最后采用加权法融合形状特征和纹理特征。根据实验比较,该算法能较大提高大多数类别图像检索的查准率。     

TV模型的结构纹理图像修复方法

针对TV模型无法修复纹理的现状,结合改进的TV方法,提出一种新的结构纹理图像修复方法.该方法首先获取待修复区域的纹理方向,然后将,TV模型在纹理方向上差分化求解.其保留了结构修复的特征,同时可以修复"Y"形甚至"X"形结构纹理缺失.实验表明,该算法能高效、稳定地处理破损区域的图像信息.     

基于有理数阶偏微分的图像增强新模型

为了在锐化图像边缘的同时增强纹理细节特征,结合分数阶与整数阶微积分理论,推导出全新的有理数阶微分,从而在空间域构建了基于有理数阶偏微分的图像增强模型,并利用有理数阶偏微分掩模算子实现增强模型的数值计算.实验结果表明,该方法对图像可以得到连续变化的增强效果,不仅图像纹理得到很好的增强,图像边缘增强效果也比分数阶微分方法有所提高.客观上,借助实验对特征评价参数进行数据统计,结果显示新模型融合了整数阶微分与分数阶微分各自的优点,弥补了各自的不足,很好地达到了图像增强的目的.     

一种基于概率图模型的关联规则更新方法

针对事务库发生变化后关联规则的更新问题,讨论了一种只对具有实用价值的关联规则更新其前件的方法.首先分析了关联规则各组件间的依赖关系及其不确定性,进而建立描述其中所蕴含不确定性知识的贝叶斯网模型(称为规则贝叶斯网),并提出了基于Gibbs采样的规则贝叶斯网近似推理算法,从而实现关联规则的更新.实验结果表明,作者提出的基于概率图模型的关联规则前件更新方法具有高效性和可行性.     

数据挖掘在网络异常检测中的应用

简要介绍了入侵检测技术,研究将数据挖掘技术应用于网络异常检测,应用数据挖掘中的关联分析方法和序列模式分析的方法提取网络审计数据中的正常或异常的行为模式,这种模式用频繁情节规则表示.     

一种基于纹理补偿的图像恢复方法

基于TV模型的图像修复方法对非纹理图像有较好的恢复效果,但对带纹理的图像,很容易将纹理磨掉。本文从原图像中提取纹理,针对纹理作恢复处理,再将恢复后的纹理信息补偿到TV模型输出的图像上。实验结果表明这种方法大大提高了视觉效果。