伴隨二元關(guān)系信息粒的相關(guān)運(yùn)算及其在圖像檢索中的應(yīng)用研究.pdf

1、粒計(jì)算作為一種熱門智能信息處理技術(shù)，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、人工智能等領(lǐng)域。隨著實(shí)際問題的應(yīng)用數(shù)據(jù)逐漸復(fù)雜化，如何有效利用粒計(jì)算方法進(jìn)行問題求解就需要解決如何構(gòu)建信息粒的運(yùn)算規(guī)則的問題?；诖?，本論文主要做了兩個(gè)層面的工作，一是分析研究了伴隨二元關(guān)系信息粒運(yùn)算規(guī)則，二是將基于所構(gòu)建的伴隨二元關(guān)系信息粒運(yùn)算的規(guī)則應(yīng)用于色卡圖像檢索領(lǐng)域。
　　本論文所做的主要工作包括以下幾點(diǎn)：
　　1.論文進(jìn)一步深入研究了伴隨二元關(guān)系的信

2、息粒相關(guān)運(yùn)算，給出了一些相關(guān)性質(zhì)。
　　首先，論文介紹所在研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)取得的初步成果，即基于非標(biāo)準(zhǔn)分析的粒計(jì)算方法研究成果；其次，進(jìn)一步深入研究了伴隨二元關(guān)系的信息粒相關(guān)運(yùn)算，定義了伴隨二元關(guān)系的信息粒的逆、差運(yùn)算規(guī)則，旨在更好地為粒度空間上信息粒集層間的相互轉(zhuǎn)化、合成與分解提供理論支持。再次，給出并證明了信息粒運(yùn)算的幾個(gè)相關(guān)定理和性質(zhì)。上述所研究的有關(guān)工作為進(jìn)一步挖掘同一粒度空間上不同信息粒集層間(粒度子空間)的相互轉(zhuǎn)化關(guān)系提供

3、了理論依據(jù)。
　　2.研究基于伴隨等價(jià)關(guān)系或鄰域關(guān)系信息粒的有關(guān)運(yùn)算規(guī)則在實(shí)際色卡圖像檢索領(lǐng)域的應(yīng)用。
　　首先，結(jié)合粒度思想給出了基于顏色圖像特征下的不同信息粒度的顏色屬性特征提取方案，以及基于LBP紋理下不同維數(shù)直方圖構(gòu)建任意信息粒度的圖像紋理屬性特征的方案。其次，根據(jù)不同圖像特征所構(gòu)建的不同信息粒給出了圖像粒度空間，并基于該圖像粒度空間對(duì)伴隨等價(jià)關(guān)系信息粒的逆和差運(yùn)算規(guī)則進(jìn)行了圖像檢索實(shí)例分析。
　　3.研究了基

4、于圖像粒度空間的信息粒運(yùn)算的圖像檢索模型，設(shè)計(jì)了伴隨等價(jià)關(guān)系信息粒運(yùn)算的圖像檢索算法和伴隨鄰域關(guān)系信息粒運(yùn)算的圖像檢索算法。
　　首先，真實(shí)色卡圖像數(shù)據(jù)集上對(duì)所提出的圖像檢索模型及相應(yīng)的檢索算法進(jìn)行較全面的基于不同信息粒度層次下的測試與結(jié)果分析。其次，在標(biāo)準(zhǔn)紋理數(shù)據(jù)集和真實(shí)色卡圖像數(shù)據(jù)集下，進(jìn)行不同檢索方法的對(duì)比測試與結(jié)果分析。采用直接基于圖像特征檢索、基于經(jīng)典LBP紋理特征、基于顏色加紋理特征和本文提出的基于不同圖像特征信息粒度