19、图像信息有效利用与自动发电控制优化

图像信息有效利用与自动发电控制优化

1 图像信息处理与挖掘

1.1 关系数据库与图像数据库差异

关系数据库和图像数据库存在显著差异。在关系数据库中，用户指定的值能给出域的实际值；而在图像数据库中，无法这样指定值。并且，图像具有同一视觉模式有多种解释的特点，传统的数据挖掘算法因图像的这种特性，在处理图像数据功能时效果不佳，所以需要特殊程序从图像数据库中提取信息。

1.2 信息检索系统

有多种方法可从存储的数据库中提取相关信息，这些方法基于高阶或低阶图像属性，有些还结合了两者。高阶函数解释图像的操作功能，低阶图像函数包括图像像素值、像素位置、帧 RGB 值等。图像提取主要有目标搜索和类别搜索两种类型：
- 目标搜索 ：根据用户在图像查询中指定的内容，如形状、符号或特定结构等，从图像数据库中提取相应图像，用户可能不知道输出图像具体样子。
- 类别搜索 ：根据用户查询信息，提取和检索如风景图像或摩天大楼等特定类别的图像。

随着信息技术需求的增长，基于图像的数据量也急剧增加。提取这些信息并非易事，用户需要一定的领域知识。图像数据提取的应用领域不断扩展，早期用于气候预测，后来扩展到地图生成与处理、实验数据的可视化分析（化学、物理和统计领域）、数学函数可视化以及 CAD/CAM（船舶建造、建筑、景观设计、室内装饰和时尚领域）。随着计算机能力的提升，应用领域进一步扩大到卫星图像分析（监测天气、气候、农业质量和人类活动）、医学图像分析、导航（潜艇、船舶和飞机）以及安全领域（照片身份识别和指纹识别）。

1.3 图像挖掘算法步骤