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第 19 卷 第 4 期 计 算 机 技 术 与 发 展 Vol . 19 No . 4
2009 年 4 月 Apr . 2009
COM PU TER TECHNOL O GY AND D EV EL OPM EN T
基于粗糙集的图像分类挖掘
李龙澍1 ,2 ,邹 武1 ,2
( 1 安徽大学 计算智能与信号处理教育部重点实验室 , 安徽 合肥 230039 ;
2 安徽大学 计算机科学与技术学院 ,安徽 合肥 230039)
摘 要 :随着图像数据库的不断增长 ,传统方法的对基于内容的图像数据的分类挖掘越来越显得不足 ,使用粗糙集方法 ,
利用先验知识可以提高图像分类的准确率 。文中从图像的色彩特征的角度出发 ,通过多种方法尽可能多地提取图像的色
彩特征信息 , 同时按照数据挖掘的一般步骤提出具体应用于图像分类的挖掘算法 ,且通过实验证明该算法的可行性和优
越性 。
关键词 :CB IR ;粗糙集 ;数据挖掘 ;直方图
( )
中图分类号 : TP39 1. 4 1 文献标识码 :A 文章编号 : 1673 - 629X 2009 04 - 0 143 - 03
Image Classif ication Mining Based on Rough Set
L I Longshu1 ,2 ,ZOU Wu1 ,2
( 1. Ministry of Educational Key Laboratory of Intelligent Computing Signal Processing ,
Anhui University , Hefei 230039 ,China ;
2 . Computer Science and Technology School , Anhui University , Hefei 230039 ,China)
Abstract :Wit h t he growing image database , t he t raditional met hods of content - based image classification data mining is increasingly in
adequate . The use of rough set met hods and p rior knowledge can imp rove t he accuracy of image classification . This article from t he color
characteristics of t he image point of view , t hrough a variet y of met hods to ext ract as much as possible image of t he color feature informa
tion and data mining in accordance wit h t he general step s to make specific request for images of t he mining algorit hms , and t hrou
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