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摘要:
本文提出了一种改进的迭代自组织聚类分析方法(ISODATA)来实现基于颜色的图象检索.算法选择符合人的视觉的HSV模型,充分发挥了色度的描述作用.同时,选择HSV空间上的颜色直方图作为颜色特征.该特征描述了图象颜色的统计分布特征,且具有平移,尺度和旋转不变性.算法改进了ISODATA的初始聚类中心的选取方法,其初始聚类中心的选择是面向数据分布的,具有较好的通用性,因此适合各种分布特性的数据对象.实验结果表明,算法的检索精度明显好于传统的基于RGB直方图的检索结果.
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文献信息
篇名 基于颜色的自组织聚类分析图象检索算法
来源期刊 电路与系统学报 学科 工学
关键词 迭代自组织聚类分析方法 图象检索 HSV模型
年,卷(期) 2003,(1) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 36-40
页数 5页 分类号 TP391
字数 4027字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-0249.2003.01.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 庄镇泉 中国科学技术大学计算机科学与技术系 120 2729 26.0 47.0
2 王煦法 中国科学技术大学计算机科学与技术系 191 4142 33.0 58.0
3 郑浩然 中国科学技术大学计算机科学与技术系 59 470 10.0 21.0
4 汪祖媛 中国科学技术大学计算机科学与技术系 12 260 8.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
迭代自组织聚类分析方法
图象检索
HSV模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电路与系统学报
双月刊
1007-0249
44-1392/TN
16开
广东省广州市
1996
chi
出版文献量(篇)
2090
总下载数(次)
5
总被引数(次)
21491
论文1v1指导