基于形狀的植物葉子圖像檢索與聚類研究.pdf

1、本文對基于形狀的植物葉子圖像檢索和聚類方法進(jìn)行了探討，并通過實(shí)驗(yàn)對其效果進(jìn)行驗(yàn)證和評價(jià)。 本文的目標(biāo)之一是對植物葉子形狀的視覺特征進(jìn)行描述。首先回顧了許多形狀表示及描述技術(shù)，包括基于輪廓的方法以及基于區(qū)域的方法。在眾多的方法中，集中于基于傅立葉變換的形狀表示方法，對一系列的傅立葉描述方法進(jìn)行了研究，包括收斂性分析，檢索性能以及對比研究，并得出一些有意義的結(jié)論。接下來，提出一種基于質(zhì)心距離直方圖的形狀描述方法，形狀之間的相似度通過

2、對比相應(yīng)范圍內(nèi)的半徑數(shù)量進(jìn)行計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，兩種特征的融合能夠獲得更高的檢索性能。 提出了基于形狀特征的圖像聚類算法，目的是為了改善查詢時(shí)的效率。首先，回顧了基于歐拉空間的經(jīng)典聚類算法，這些算法主要分為兩種類型：基于分劃的聚類和基于層次的聚類。接下來，提出了一種基于隨機(jī)模擬退火算法的聚類算法。基本的思想是以隨機(jī)的k個(gè)聚類為開始，通過在聚類之間進(jìn)行重排來最小化評分函數(shù)，重排基于隨機(jī)選擇兩種不同的移動方法，最后在這個(gè)基礎(chǔ)上提出了