基于小波多尺度特征的图像聚类检索

• 作者: 李新玉 肖晓玲 胡必鑫
• 来源期刊: 微计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 小波变换 聚类
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 综述与研究
• 页码范围: 527-529
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2119字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-347X.2006.05.005

摘要

描述了一种图像数据库中基于小波多尺度特征内容的聚类检索方法.该方法对图像数据库中的图像进行小波多尺度分解并提取每一频段的矩和最低频段的小波系数分别作为其纹理特征和颜色特征.为提高检索效率,在图像被插入到图像数据库时对其进行基于多尺度矩的K均值聚类.检索时,将查询图像与聚类各簇的质心进行比较确定其相似簇,加上颜色特征计算查询图像与相似簇中各图像的相似性距离.实验证明:该方法由于综合考虑图像的纹理和颜色特征信息,因而具有较高的查准率和查到率,而聚类算法的应用使其有较高的检索速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡必鑫	长江大学计算机科学学院	7	24	3.0	4.0
2	肖晓玲	长江大学计算机科学学院	8	100	4.0	8.0
3	李新玉	长江大学计算机科学学院	7	46	4.0	6.0