【摘 要】
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提出一种基于粗糙集的图像理解方法.将图像视为一个信息系统,每个像素看作系统中的一个实体对象.引入粗糙集理论中上下近似和核属性的相关概念,采用相容扩展模型下的知识约简方法,对图像处理、分析和解释这3个过程进行分析,提出基于粗糙集的分割算法和知识库规则约简推理方法.通过与 Ncuts 分割方法及统计学习方法进行理解的实验结果对比,表明算法的可行性和理解的准确性.
【机 构】
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合肥工业大学,计算机与信息学院,合肥,230009中国科学院合肥智能机械研究所,仿生感知与控制研究中心,合肥,230031;
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提出一种基于粗糙集的图像理解方法.将图像视为一个信息系统,每个像素看作系统中的一个实体对象.引入粗糙集理论中上下近似和核属性的相关概念,采用相容扩展模型下的知识约简方法,对图像处理、分析和解释这3个过程进行分析,提出基于粗糙集的分割算法和知识库规则约简推理方法.通过与 Ncuts 分割方法及统计学习方法进行理解的实验结果对比,表明算法的可行性和理解的准确性.
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