面向大數(shù)據(jù)圖像處理的尺度空間挖掘算法及應(yīng)用

葛曉葉

（山西大同大學(xué)計算機與網(wǎng)絡(luò)工程學(xué)院，山西 大同 037009）

0 引言

簡單來講，大數(shù)據(jù)分析相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用，在進行使用中所展現(xiàn)出來的使用特性及應(yīng)用功能都產(chǎn)生了巨大的差異性，大數(shù)據(jù)分析在使用時不僅需要對數(shù)據(jù)進行有效的處理，更重要的是要面對海量的數(shù)據(jù)，有查詢、分析、復(fù)雜等多種特點[1]。而且，大數(shù)據(jù)技術(shù)本身的意義并不在于對龐大的數(shù)據(jù)信息進行全面的掌握和了解，而是對這些龐大信息中含有意義的數(shù)據(jù)能夠進行更為專業(yè)化的分析收集和分類等處理。

1 大數(shù)據(jù)尺度空間構(gòu)造及特性

以該空間為核心設(shè)計理論研究點，進行了各項移性特征挖掘算法的探討。通過實驗的開展所獲得的具體實驗結(jié)果如下：各項異性小波熱源空間為核心的挖掘算法，在進行應(yīng)用過程中可以進行分級使用，即算法可以對當(dāng)前的數(shù)據(jù)進行分級檢測[2]。所以，當(dāng)前面向大數(shù)據(jù)圖像處理的尺度空間挖掘算法及應(yīng)用尚處于初期發(fā)展階段，大數(shù)據(jù)非線性尺度空間具有強擴展性以及非常良好的兼容性和在未來使用過程中的應(yīng)用適應(yīng)性。

大數(shù)據(jù)尺度空間在進行構(gòu)造過程中所應(yīng)用的函數(shù)以及算法實際上都是源于當(dāng)前線性尺度空間的內(nèi)容，通過線性尺度空間內(nèi)容進行研究內(nèi)容的落實，可以更好地推算出非線性尺度空間擴散方程。大數(shù)據(jù)尺度空間挖掘是一種模仿視覺信息處理的挖掘方法，在進行使用過程中，其基本的核心思想就是在當(dāng)前一個現(xiàn)有的數(shù)據(jù)空間中，運用一個數(shù)學(xué)空間對數(shù)據(jù)進行有效觀察[3]。在該空間內(nèi)部所擁有的數(shù)據(jù)內(nèi)容和觀察者之間的距離角度都會隨著空間內(nèi)部數(shù)據(jù)的變化而發(fā)生不斷的變化，這樣能夠有效地獲取動態(tài)數(shù)據(jù)信息。通過對動態(tài)分析數(shù)據(jù)進行全面的掌控，就能夠有效提高數(shù)據(jù)信息的處理速度，也能夠保證觀察者能夠更快更好地對數(shù)據(jù)信息進行全面的篩選，而且利用尺度空間分析數(shù)據(jù)。不僅能夠更好地完善觀察參數(shù)，更能夠幫助觀察者通過視覺模仿，更好地減少一些視覺誤差。所以在大數(shù)據(jù)挖掘開展過程中，運用尺度空間能夠更好地提高挖掘的抗干擾性，提高挖掘的穩(wěn)定性。

2 大數(shù)據(jù)尺度空間融合分析算法

傳統(tǒng)的常規(guī)數(shù)據(jù)處理方法以及技術(shù)，已經(jīng)無法滿足當(dāng)前的數(shù)據(jù)處理要求。大數(shù)據(jù)技術(shù)在進行使用過程中，雖然提高了很多數(shù)據(jù)處理的效率，但同時也為當(dāng)前帶來了一定的現(xiàn)實難題。我國專家學(xué)者在進行研究過程中，曾表明當(dāng)前的大數(shù)據(jù)在進行使用中，要想有效地完成融合數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)空間分析，必須要針對當(dāng)前現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)技術(shù)體系進行全面的完善。而以上所提到的任何一個技術(shù)難點，同樣也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)所面臨的巨大挑戰(zhàn)。而在大數(shù)據(jù)技術(shù)當(dāng)前現(xiàn)有的技術(shù)體系研究工作落實過程中，如何將大數(shù)據(jù)技術(shù)進行多尺度虛擬化分布式運營，從而滿足當(dāng)前的數(shù)據(jù)挖掘功能，也能夠更好地優(yōu)化大數(shù)據(jù)技術(shù)的處理方式，這也是當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)非常重要的一個研究內(nèi)容[4]。

圖像結(jié)構(gòu)的方向性是圖像特征的重要發(fā)揮途徑。所以在進行大數(shù)據(jù)尺度空間融合分析算法應(yīng)用過程中，最主要的就是要觀察二維小波變換。從圖像數(shù)據(jù)上面更好地通過分辨率的觀察了解到每一個數(shù)據(jù)方向的變化形式。大數(shù)據(jù)尺度空間融合分析算法實際上就是依據(jù)以上所提到的結(jié)構(gòu)內(nèi)容所形成的差異性分解方法。每一層圖像均是前一層圖像經(jīng)過不同角度，不同尺度的模板濾波形成的?；镜膱D像運算也能夠被當(dāng)前尺度空間內(nèi)部的整體階級有針對性進行執(zhí)行。

本文在進行研究過程中所具備的整體算法步驟：第一步需要在當(dāng)前整個尺度空間結(jié)構(gòu)內(nèi)部進行運動矢量的獲取。在獲取運動矢量之前，也需要通過匹配算法的描述。對運動矢量當(dāng)前整體的像素精度進行全面確認。而本文所研究的算法在進行精度確認過程中，是需要通過運動矢量本身的信息進行計算。通過計算工程以及計算方式才能夠更好的對像素精度進行全面的確定。第二步內(nèi)容則是通過使用雙線性插值。對空間內(nèi)部最接近層級內(nèi)核層級間半像素塊兒的八個區(qū)域。進行數(shù)據(jù)的確認及數(shù)據(jù)的處獲取。第三個算法則是將以上所獲取到的兩個數(shù)據(jù)通過。檢查點進行全面對比并進行計算，將它們與當(dāng)前層級及相鄰兩個層級中的運動矢量進行全面比較，輸出最小的就是半像素精度的運動矢量[5]。

以上所提到的非線性尺度空間內(nèi)的整體算法的應(yīng)用，實際上是可以在數(shù)據(jù)內(nèi)部運動過程中進行全面的，精準(zhǔn)預(yù)測的。同樣，整體的精準(zhǔn)預(yù)測的功能特性也是可以在數(shù)據(jù)活動過程中進行有效提升的。大數(shù)據(jù)技術(shù)在進行使用過程中所具備的處理方式為兩種，第一種為流處理，第二種是批處理。而在進行使用中所主要具備的分析方法為多尺度分析方法，而多尺度分析方法在進行使用過程中針對數(shù)據(jù)將會進行有效的空間結(jié)構(gòu)設(shè)計，從而實現(xiàn)空間分析。然后針對分析出來的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)存儲，最后再針對當(dāng)前整體的數(shù)據(jù)環(huán)境進行數(shù)據(jù)挖掘。當(dāng)然，多尺度分析方法也為接下來多數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究工作帶來了全新的分析思路。

尺度空間的構(gòu)件，為大數(shù)據(jù)技術(shù)接下來的發(fā)展奠定了良好基礎(chǔ)。尺度空間在構(gòu)建的同時也可以面向流處理和批處理模式進行使用，同時解決大數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)挖掘空間分析等多個問題。而更重要的是運用多尺度分析和尺度空間能夠解決大數(shù)據(jù)技術(shù)目前所存在的一些核心問題，比如數(shù)據(jù)自然的虛擬化和分布式挖掘能力的提升[6]。

3 大數(shù)據(jù)尺度空間融合分析算法實驗

針對以上所提到的算法以及大數(shù)據(jù)尺度空間在進行應(yīng)用過程中，所開展的具體實驗就是通過圖像對比及圖像分析所開展的。首先，在實驗開展之前，需要提供四組圖片，然后對四組圖片進行融合處理。處理完成之后，需要通過不同的算法對圖像內(nèi)部所具備的數(shù)據(jù)信息進行全面的了解。在融合分析算法實驗開展過程中，所需要注意到的則是在進行數(shù)據(jù)圖像處理過程中，要依據(jù)熱原大數(shù)據(jù)非線性尺度空間內(nèi)容進行處理，因為本文的進行分析過程中所運用的主體尺度空間就是熱原非線性尺度空間，所以在進行研究過程中需要對圖像進行多次融合處理且進行多次熱源定位[7]。

通過以上實驗內(nèi)容的開展，且每一個圖片的對比可知，在熱源大數(shù)據(jù)非線性尺度空間中，以高斯核函數(shù)作為熱源。通過兩個不同尺度圖像之間的對比可知，圖像之間發(fā)生了特征強化變化。具體的變化內(nèi)容則是在高斯和熱源的基礎(chǔ)之上都增加了各向異性的方向小波熱源。所以通過整體的算法，大數(shù)據(jù)尺度空間融合分析算法在進行使用過程中，完全能夠取得良好的分析效果。因為通過大數(shù)據(jù)尺度空間再對數(shù)據(jù)進行篩選及數(shù)據(jù)挖掘過程中，能夠通過空間融合分析算法，對數(shù)據(jù)進行更好地分析且進行良好的篩選，所開展的具體實驗除了是以相同的圖片進行處理之后進行數(shù)據(jù)挖掘以外，同樣也會在數(shù)據(jù)圖片上面進行特殊處理而運用。大數(shù)據(jù)非線性尺度空間在進行數(shù)據(jù)挖掘過程中，可以針對所存在的較小差異性進行全面的分析以及搜索。

4 結(jié)論

熱源大數(shù)據(jù)非線性尺度空間是對多尺度分析理論和大數(shù)據(jù)相關(guān)理論的補充。簡單來講，熱源大數(shù)據(jù)非線性尺度空間在進行使用過程中，是基于原有的理論數(shù)據(jù)基礎(chǔ)所衍生出來的另一種特性的尺度空間，相比于傳統(tǒng)尺度空間而言，無論是自身現(xiàn)有的開放性還是整個空間的數(shù)據(jù)動態(tài)性，都擁有著非常顯著的優(yōu)勢，而更重要的是熱源大數(shù)據(jù)非線性尺度空間在構(gòu)造過程中也借用了一部分的熱力學(xué)理論，所以間接也能夠更好地完善當(dāng)前現(xiàn)有的熱力學(xué)理論基礎(chǔ)。希望通過本文的分析，可以更好地為當(dāng)前大數(shù)據(jù)線性尺度空間融合分析算法的研究工作提供一定的理論數(shù)據(jù)，也能夠推動我國當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展及全面應(yīng)用。