伴随二元关系信息粒的相关运算及其在图像检索中的应用研究

摘要

粒计算作为一种热门智能信息处理技术，广泛应用于数据挖掘、知识发现、人工智能等领域。随着实际问题的应用数据逐渐复杂化，如何有效利用粒计算方法进行问题求解就需要解决如何构建信息粒的运算规则的问题。基于此，本论文主要做了两个层面的工作，一是分析研究了伴随二元关系信息粒运算规则，二是将基于所构建的伴随二元关系信息粒运算的规则应用于色卡图像检索领域。
　　本论文所做的主要工作包括以下几点：
　　1.论文进一步深入研究了伴随二元关系的信息粒相关运算，给出了一些相关性质。
　　首先，论文介绍所在研究团队已经取得的初步成果，即基于非标准分析的粒计算方法研究成果；其次，进一步深入研究了伴随二元关系的信息粒相关运算，定义了伴随二元关系的信息粒的逆、差运算规则，旨在更好地为粒度空间上信息粒集层间的相互转化、合成与分解提供理论支持。再次，给出并证明了信息粒运算的几个相关定理和性质。上述所研究的有关工作为进一步挖掘同一粒度空间上不同信息粒集层间(粒度子空间)的相互转化关系提供了理论依据。
　　2.研究基于伴随等价关系或邻域关系信息粒的有关运算规则在实际色卡图像检索领域的应用。
　　首先，结合粒度思想给出了基于颜色图像特征下的不同信息粒度的颜色属性特征提取方案，以及基于LBP纹理下不同维数直方图构建任意信息粒度的图像纹理属性特征的方案。其次，根据不同图像特征所构建的不同信息粒给出了图像粒度空间，并基于该图像粒度空间对伴随等价关系信息粒的逆和差运算规则进行了图像检索实例分析。
　　3.研究了基于图像粒度空间的信息粒运算的图像检索模型，设计了伴随等价关系信息粒运算的图像检索算法和伴随邻域关系信息粒运算的图像检索算法。
　　首先，真实色卡图像数据集上对所提出的图像检索模型及相应的检索算法进行较全面的基于不同信息粒度层次下的测试与结果分析。其次，在标准纹理数据集和真实色卡图像数据集下，进行不同检索方法的对比测试与结果分析。采用直接基于图像特征检索、基于经典LBP纹理特征、基于颜色加纹理特征和本文提出的基于不同图像特征信息粒度及信息粒运算的图像检索方法进行对比测试和结果分析。实际测试结果表明所提出的检索模型是有效的。
　　最后，对论文所做的工作进行了总结与展望。

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第1章 绪论

1.1 选题背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 本文组织结构

1.5 本章小结

第2章 伴随二元关系的信息粒相关运算

2.1 信息粒相关概念

2.2 伴随二元关系的信息粒相关运算规则

2.3 伴随二元关系的信息粒逆运算与差运算的规则

2.4 伴随等价关系或邻域关系的信息粒运算相关定理和性质

2.5 本章小结

第3章 基于粒度的图像特征提取

3.1 图像特征提取概述

3.2 基于粒度的图像颜色属性特征提取

3.3 基于粒度的图像纹理属性特征提取

3.4 图像特征信息粒化和图像相似度计算

3.5 本章小结

第4章 基于粒度空间信息粒运算的图像检索模型与方法

4.1 图像粒度空间的相关概念

4.2 基于图像粒度空间信息粒逆和差运算规则的实例分析

4.3 基于信息粒运算的图像检索模型与实现方法

4.4 本章小结

第5章 测试与分析

5.1 测试环境和测试数据集简介

5.2 色卡数据集的不同粒度信息表的构建

5.3 基于伴随等价关系粒度空间粒运算的色卡图像检索测试与结果

5.4 基于伴随邻域关系粒度空间粒运算的色卡图像检索测试与结果分析

5.5 最优方案的选取

5.6 五种不同图像检索方法的对比测试与结果分析

5.7 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果