基于快速密度峰值聚類的圖像檢索技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著人類社會的進(jìn)步以及計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、存儲技術(shù)等高新科技的發(fā)展,每天都有數(shù)以億計(jì)的圖像產(chǎn)生并被通過各種渠道進(jìn)行傳播,從而導(dǎo)致數(shù)字圖像的數(shù)量一直以一種驚人的速度在增長。對于如此龐大的圖像數(shù)據(jù),如何有效地管理和檢索,并從中獲取潛在的信息及價(jià)值成為了人們亟待解決的難題。因此我們需要更加快速、準(zhǔn)確的圖像檢索方法來查詢所需要的圖像及相關(guān)信息。
  圖像聚類為圖像檢索提供了新的技術(shù)支持,基于聚類的圖像檢索能夠在大量圖像數(shù)據(jù)中快速、精準(zhǔn)的發(fā)掘用

2、戶感興趣的信息。然而傳統(tǒng)應(yīng)用于圖像聚類的特征提取算法往往忽略圖像顏色的空間分布信息,且適應(yīng)性較差。因此本文通過等面積矩形環(huán)對圖像進(jìn)行劃分并計(jì)算各空間區(qū)域的相關(guān)性,并根據(jù)空間區(qū)域相關(guān)性計(jì)算各區(qū)域的重要性,將空間信息與顏色信息進(jìn)行融合。同時(shí)本文研究了快速搜索密度峰值(DP)聚類算法并對其進(jìn)行合理改進(jìn)后運(yùn)用在圖像檢索系統(tǒng)中,在保證收斂速度的同時(shí)提高了聚類精度。本文主要研究內(nèi)容及工作如下:
 ?。?)研究顏色特征提取及其量化方法,常用的顏

3、色空間一般是基于硬件角度提出的,不能很好的與人眼感知相匹配,本次研究選取HSV顏色空間作為顏色空間模型。同時(shí)為了提高運(yùn)算速度,本文通過人眼對顏色的感知對其進(jìn)行了量化,從而便于統(tǒng)計(jì)和計(jì)算。
  (2)研究區(qū)域相關(guān)性計(jì)算方法,傳統(tǒng)的顏色特征提取法僅對顏色值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和整理,并不考慮空間分布情況,為了使顏色特征更具代表性,本文提出一種基于圖像內(nèi)容的區(qū)域相關(guān)性計(jì)算方法將空間信息與顏色特征進(jìn)行了融合,并根據(jù)區(qū)域相關(guān)性自動調(diào)整各區(qū)域的重要性權(quán)值

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