基于粒计算模型的图像处理

从哲学角度讲，粒计算是一种人类看待客观世界的方法论；从科学研究角度讲，粒计算是一种模拟人类解决复杂问题的理论方法，是人工智能研究领域的一个分支。本书以词计算模型、粗糙集模型、商空间理论模型的基本理论为起点，对一种新的粒计算模型理论及方法进行讨论，进一步解释粒化和粒计算。内容涉及模型建立的理论框架、有关模型定理的阐述和证明，以及粒计算模型在完备和不完备信息系统的知识发现、聚类、图像分割、镜头边界检测、关键帧提取、人脸检测、人眼检测、面部表情识别等相关领域的应用。 本书可供计算机及相关专业的研究人员、教师、研究生、高年级本科生阅读，也可供相关领域科研人员阅读参考。

这是一本深入探讨粒计算模型在图像处理领域应用的专业书籍。书中以粒计算模型为理论框架，详细介绍了粒计算模型在图像处理中的应用，包括知识发现、聚类、图像分割、镜头边界检测、关键帧提取、人脸检测、人眼检测、面部表情识别等多个方面。 本书首先介绍了粒计算模型的起源，以及粒计算的三个主要模型及其关系，包括词计算模型、粗糙集模型和商空间理论模型。接着，本书详细阐述了粒计算的基本问题，并探讨了粒计算模型研究现状，以及与其它智能理论的关系。 在图像处理领域，本书提出了粒度格矩阵空间模型，这是一种新的粒计算模型理论及方法，用于处理图像分割、动态聚类等问题。书中详细阐述了粒度格矩阵空间模型的提出，以及粒度矩阵和粒度格矩阵的概念与定义。 在知识发现方面，本书介绍了基于粒度格矩阵空间的信息系统知识发现，包括约简算法及分析，以及基于粒度格矩阵空间的不完备信息系统知识发现。在聚类方面，本书提出了基于粒度格矩阵空间的动态聚类算法，并通过实验及分析验证了算法的有效性。 在图像分割及显著性提取方面，本书探讨了粒计算在图像分割中的应用，并提出了基于模糊C-均值的图像分割算法，以及基于粒度格矩阵空间的图像分割。此外