圖像聚類及其在圖像檢索中的應(yīng)用研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與數(shù)字化的飛速發(fā)展以及電子數(shù)碼產(chǎn)品的普及使人們能夠獲取的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)已經(jīng)越來越多。然而，對于大量的圖像數(shù)據(jù)，如何讓人們能夠快速有效地進(jìn)行管理與檢索，并從中獲取潛在的有價(jià)值的信息成為亟待解決的問題。為此，基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR)和圖像數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為學(xué)者們近年來研究的熱點(diǎn)課題，并取得了許多顯著的成果。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，對圖像聚類及其在圖像檢索中的應(yīng)用進(jìn)行了較深入的研究，主要研究工作如下:
　　1、對基

2、于內(nèi)容的圖像檢索和圖像聚類技術(shù)進(jìn)行了分析和研究，總結(jié)了目前流行的圖像特征提取方法、聚類分析方法、相似度計(jì)算模型以及圖像檢索技術(shù)等。
　　2、在特征提取方面，重點(diǎn)研究了基于顏色和紋理的特征提取方法，提出了分塊加權(quán)顏色直方圖方法;在灰度共生矩陣的基礎(chǔ)上，研究了色彩共生矩陣，提出了綜合顏色和紋理的多特征表示方法。實(shí)驗(yàn)表明，這兩種方法能夠更加有效地表示圖像信息，從而使聚類的性能有了較大的提高。
　　3、研究了圖像聚類算法，采用AP(