于　硕，李思思，于万波

(1. 大连财经学院 工商管理学院，辽宁 大连 116600；2. 大连大学 信息工程学院，辽宁 大连 116622)



图像数据的混沌模式的提取与表达*

于硕1，李思思1，于万波2

(1. 大连财经学院 工商管理学院，辽宁 大连 116600；2. 大连大学 信息工程学院，辽宁 大连 116622)

研究以离散余弦变换(DCT)基函数作为辅助函数，结合序列灰度图像构造动力系统，然后迭代得到轨迹点集合(近似的吸引子)；使用该吸引子能够将视频图像的不同场景鉴别出来，用于视频分段裁剪等。使用多个DCT基函数矩阵，分别与一个图像构造动力系统，生成多个近似吸引子，这些吸引子可以作为图像的特征，用于图像识别，也可以重构原图像。

图像数据；混沌吸引子；离散余弦变换基函数

引用格式：于硕，李思思，于万波. 图像数据的混沌模式的提取与表达[J].微型机与应用，2016,35(18)：39-41，44.

0　引言

目前，大数据是许多学科领域的研究焦点[1-3]。大数据细节较多且无规则，不易用现有的数学方法、计算机工具等进行描述和处理[4-6]。混沌现象是非线性科学固有的、内在的、普遍的现象，尽管有些研究人员认为混沌是未来数据处理与表达的合适的工具，但是，目前把混沌理论与方法用到大数据处理与表达等并不多见。

图像数据是大数据的一种，具有可视性、复杂性、冗余性、规则性、随机性、人脑的可理解性等诸多特点[1,4-6]。对图像的理解、基于知识的存储、基于内容的检索、视频数据分析等还有很多问题有待解决。对于是否可以用混沌理论与方法处理图像、识别图像，查找相关文献发现了一些这方面的工作，例如LEE C S与ELGAMMAT A用非线性模型来表示人脸等[7-8]。……