15、图像挖掘：从数据收集到知识应用

图像挖掘：从数据收集到知识应用

1. 图像描述数据收集

为了开展图像挖掘实验，我们需要构建一个图像描述数据库。具体步骤如下：
- 选择数据集 ：选用包含 110 张图像的数据集，该数据集分为 6 个类别，每个类别均匀分布，各有 20 张图像。
- 专家图像描述 ：专家借助图像分析工具（如图 66 所示），依次展示数据库中的每张图像。专家观察图像，依据属性列表对图像内容进行描述，并将属性值录入数据库。这样，我们就得到了基于专家图像解读的数据库。
- 自动特征提取 ：利用自动图像分析和特征提取程序对图像进行处理，将计算得到的特征值自动记录到数据库中。表 13 展示了部分特征示例，如下：
| Class | Contour (Kontur) | Area | Shape Factor (Form) | MEAN | VAR | SKEW | CURT | VC | ENERGY | NUCLEOLI | CHROMO | CYTOPLA (Zytopla) | Background (Hintergrund) |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 100000 | 14,3734 | 14,3189 | 144,2812 | 87,1507 | 244,3043 | 1,1233 | 7,5139 | 0,1793 | 0,0209… | 1 | 1 | 0 | 1 |
| 100320 | 10,3675 | 7,2986 | 147,2687 | 144,