19、图像信息与自动发电控制的高效利用

图像信息与自动发电控制的高效利用

1. 图像信息的数据挖掘

在当今信息爆炸的时代，图像数据量急剧增长，如何有效利用这些图像信息成为了一个重要的研究课题。数据挖掘技术在图像信息处理中发挥着关键作用，但图像数据与传统的关系型数据库数据存在显著差异。

关系型数据库中的数据值与图像属性值不同。在关系型数据库中，用户可以指定具体的值来获取实际的领域值，但在图像数据库中，无法以同样的方式指定值。而且，图像具有独特的特点，同一视觉模式可能有多种解释，这使得传统的数据挖掘算法在处理图像数据时效果不佳，因此需要特殊的程序来从图像数据库中提取信息。

图像挖掘的主要功能是从图像数据库的集合中找到相关模式。信息检索系统有多种方法可以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。高阶功能解释图像的操作功能，低阶功能包括图像像素值、像素位置、帧的 RGB 值等。

图像提取主要分为两种类型：目标搜索和类别搜索。目标搜索是根据用户在图像查询中指定的内容，如某种形状、符号或特定结构，从图像数据库中提取相应的图像。在目标搜索中，用户可能并不清楚输出图像的具体样子。类别搜索则是根据用户的查询信息，提取和检索特定类别的图像，如风景图像或摩天大楼图像。

随着信息技术需求的增加，基于图像的数据也大幅增长。提取这些信息并非易事，用户需要一定的领域知识。早期，图像数据提取主要用于气候预测，如今其应用领域已广泛扩展，包括地图生成与处理、实验数据的可视化分析（如化学、物理和统计学领域）、数学函数的可视化、船舶制造的 CAD/CAM 以及建筑、景观设计、室内装饰和时尚等领域。随着计算机能力的提升，图像应用领域进一步扩大，涵盖卫星图像分析（用于监测天气、气候、农业质量和