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.     

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.     

遥感图像纹理关联规则挖掘

基于遥感图像的光谱特征和纹理特征，提出图像关联规则的定义，通过对图像降阶预处理构造图像模板， 采用关联规则挖掘算法对图像纹理的频繁模式进行挖掘，通过联合关联规则来表达纹理。试验表明，挖掘出的关 联规则不仅能够表达规则纹理，而且能够较好表达随机纹理，据此可以进行纹理图像分割。     

基于灰关联规则的回转窑火焰图像检索方法

将数据挖掘中的灰关联分析引入基于内容的图像检索中,提出一种基于灰关联度的回转窑火焰图像的检索方法.通过分析火焰图像特征值,并结合生产运行数据挖掘得到关联规则;应用灰关联度作为加权因子计算被检索图像与数据库中图像的相似度,从而得到一系列相近检索结果;根据用户的相关反馈,查询得到更优结果;设计和实现了检索系统的原型机,并应用从某氧化铝厂采集的图像和生产数据进行图像检索实验.实验结果表明:该方法能够较快而有效地从图像数据库中检索得到较满意的结果.     

基于关联的自适应分类规则挖掘方法

讨论了对分类规则的挖掘采用基于关联的分类方法.关联分类规则挖掘方法主要包括两大处理步骤:第一步利用分类关联规则挖掘算法挖掘出有关的分类关联规则;第二步就是基于所挖掘出的分类关联规则构造一个分类器.详细介绍了该方法的实现算法和部分数据结构.     

遥感模糊降质图像的扩散恢复算法研究及实现

图像恢复是图像处理中非常重要的一个方面,其方法是通过相应的退化模型和算法,对退化降质或受到噪声污染的图像进行重建,恢复原来的图像。作者介绍了利用传导扩散及反扩散模型,对因物体运动、大气湍流的扰动,拍摄时的散焦等引起的模糊降质图像的恢复算法,并给出了Laplace算子离散方法以及实现程序,提出了图像恢复的递推、迭代模型,基本解决了图像“盲恢复处理”的问题。对所述算法进行了全面的图像恢复测试、比较,证明算法具有较大的适应范围,可应用于勘探、遥感、司法刑侦、无损探测等领域的图像恢复处理。     

基于软集上逻辑公式的极大关联规则描述与挖掘方法

针对常规关联规则定义中未涉及项域划分的问题, 提出极大关联规则是对常规关联规则的有益补充. 以软集理论和软集逻辑公式为主要工具, 解决了常规关联规则和极大关联规则挖掘中相关核心概念的描述问题, 获得了二者的统一数学刻画. 实例分析表明, 与经典挖掘方法相比, 基于软集逻辑公式的极大关联规则挖掘方法能有效降低冗余, 并剔除无效规则, 提高了所得规则的准确性和挖掘效率.     

一种基于压缩感知的无损图像认证算法

针对图像无损认证和篡改检测问题,提出了一种基于压缩感知的自嵌入水印算法.首先,将图像划分为若干分块;然后,利用压缩感知理论对各图像块进行观测,将得到的观测值作为图像内容特征,通过基于哈希的消息认证码算法生成图像摘要,并将摘要信息作为水印嵌入到图像小波域中,嵌入方式采用量化索引调制算法.在认证端提取水印并恢复图像,然后对图像进行压缩感知随机投影,将得到的摘要信息与提取的水印进行对比,实现图像认证和篡改检测.仿真实验结果表明,水印嵌入后图像的峰值信噪比可达到39 dB以上,说明该算法具有较好的不可感知性和隐蔽性.此外,该算法还具有较强的局部篡改定位性能,图像认证块大小可根据图像进行相应调整.若图像通过认证,则可以无损地恢复原始图像.     

数据挖掘中关联规则集的优化

尝试重新定义了正关联规则和负关联规则,并给出它们的兴趣度,从而统一了正、负关联规则的评价标准.在此基础上,采用逻辑的方法查找极小矛盾集以判定关联规则集的一致性,通过修改极小矛盾集中的规则消除关联规则集的不一致,从而优化原有的关联规则集.     

利用超声图像进行胎盘功能无损自动分级的两种方法

根据B型超声得到的不同发育阶段的胎盘图像,对胎盘功能进行无损自动分级。首先从图像中提取出用以胎盘分级的各种特征参数,然后结合医学专家的分级判断,利用模糊分类法和数量化理论,分别建立起自动分级的规则,并通过临床试用比较2种分级方法的优缺点。结果表明：这种胎盘功能的无损分级方法可以有效地用于医学临床。     

基于二维灰度图像的规则形体三维重建

对二维灰度图像恢复形体的三维形状问题做了深入研究,提出了一种基于单幅图像,利用几何对称特性进行规则形体重构的方法,即从一幅二维灰度图像中提取规则形体作为研究对象,通过角点检测方法获取其有效特征信息,根据相关特征信息构造对称面或者对称轴,结合形体的几何特性实现规则形体表面的三维重建.实验证明,该方法可以根据形体的二维灰度图像方便有效地重建出其三维形状.     

基于可逆信息隐藏的的无损鲁棒数字水印模型的研究

提出一种新的无损鲁棒数字水印的框架模型,该框架模型中通过鲁棒数字水印算法把水印嵌入进去,然后将可恢复原载体图像的信息再经可逆信息隐藏方法嵌入到该水印图像中,该模型在提取水印和恢复载体图像过程中都不需要原载体图像。基于该框架模型,本文提出一种基于混沌和JPEG压缩格式的无损鲁棒数字水印的算法,实验证明该算法不仅可以使载体图像无损重构,而且能有效的抵抗JPEG压缩、噪声干扰、低通滤波、剪切、旋转等几种典型的攻击,具有较强的鲁棒性,验证了本文所提出无损鲁棒数字水印框架模型的有效性。     

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。     

基于图像校正技术的大豆病害自动诊断模型

为解决大豆病害无损采集的非线性失真图像与病种之间映射关系的问题,将数字图像处理技术与神经网络推理机制相结合,提出了基于图像校正技术的大豆病害自动诊断模型.通过自制标定模板无损采集大豆病害数字图像,利用双线性投影映射算法校正病害图像的几何失真,同时计算病斑区域的形状特征、颜色特征及纹理特征参数,以此多维特征指标为基础,应用神经网络的强自适应性自动取得大豆病种推理规则,建立大豆病害自动诊断模型.仿真试验表明:大豆病害的失真图像校正精度达到99%以上,其病害种类诊断准确率为98.33%,实现了大豆病害自动诊断和精确测报.     

基于大数据分析的散乱缺损信息无损恢复方法

针对在集成数据交互中心进行数据随机转发时, 散乱数据易出现信息丢帧的问题, 提出一种基于大数据分析的散乱缺损信息无损恢复方法. 首先通过在云存储数据交互中心采集散乱缺损信息组成大数据比特序列, 分析数据在云计算中心的存储结构模型; 然后利用联合稀疏分解方法进行散乱缺损信息的特征分解, 并采用压缩感知方法进行散乱缺损信息的特征压缩及信息自适应特征聚类处理, 结合大数据信息融合方法进行散乱缺损信息的关联特征挖掘; 最后采用相空间重构方法进行散乱缺损信息的特征重组, 在重构的相空间中进行散乱缺损信息的无损信息恢复. 仿真实验结果表明, 采用该方法进行散乱缺损信息无损恢复的误差较低, 数据重构的精度较高, 运算开销较小, 有效提高了数据的信息恢复能力.     

关联规则技术在数据挖掘中的应用

数据挖掘技术的诞生,使我们能从大量的数据中提取对决策者有用的信息,20世纪90年代初,R.Agrawal等提出了关联规则挖掘技术.关联规则挖掘是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息.经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法.文中系统描述了关联规则挖掘所涉及的概念、关联规则挖掘算法和关联规则应用领域等.     

基于压缩感知的数字图像认证算法研究

基于压缩感知相关理论,提出一种新的算法.将图像分成许多小块,观测这些小块图像得到压缩感知观测值,然后引入消息认证码算法,利用观测值得到图像摘要,把图像摘要通过量化索引调制法作为水印进行图像小波区域的嵌入,之后对于水印进行提取,将图片恢复.利用压缩感知理论将图像进行随机投影,再把水印和图像摘要进行比较,这样就实现了图像的篡改检测与图像认证.根据实验研究证实,此算法对局部篡改的检测功能较强,算法的隐蔽性很好,图像在经过图像认证后,能够进行无损恢复.     

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.