基于查詢向量轉(zhuǎn)移和聚類相結(jié)合的相關(guān)反饋技術(shù)研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和數(shù)字圖像應(yīng)用的日趨廣泛，許多大型、復(fù)雜的圖像信息庫不斷涌現(xiàn)出來。如何從海量的數(shù)字圖像中快速準(zhǔn)確地找到所需要的圖像數(shù)據(jù)越來越受到人們的關(guān)注。當(dāng)傳統(tǒng)的圖像檢索方法不能滿足實際需求時，相關(guān)反饋技術(shù)被引入進(jìn)來，成為圖像研究領(lǐng)域的新的熱點(diǎn)問題之一。 本文研究了基于顏色的圖像檢索相關(guān)技術(shù)，在對顏色空間信息深入分析的基礎(chǔ)上，提出了基于分塊二值化思想的圖像檢索方法。該方法能夠較準(zhǔn)確的分割出圖像的目標(biāo)和背景，突出圖像目標(biāo)在

2、檢索中的主體地位，更加符合人眼對圖像的識別要求。實驗證明，該方法能夠更有針對性地檢索圖像，較大程度的提高查準(zhǔn)率。 本文在對向量轉(zhuǎn)移反饋算法的研究基礎(chǔ)上，將查詢向量轉(zhuǎn)移算法和聚類算法結(jié)合起來，并對向量轉(zhuǎn)移的精度和速度進(jìn)行改進(jìn)，使圖像的特征向量在聚類的過程中充分利用用戶的反饋信息，更迅速更精確的向所屬類的中心轉(zhuǎn)移，與查詢向量不相關(guān)的類中的向量則勿需轉(zhuǎn)移。該算法縮小了運(yùn)算代價，減少了反饋次數(shù)，同時提高了圖像的檢索效率。 最后，