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摘要:
将数据挖掘的聚类算法应用到基于内容的图像检索中可以有效提高检索的速度和效果.模糊聚类算法更符合图像检索本身所具有的模糊性,但这种方法存在聚类分析时间过久影响检索性能的问题,因此本文提出了一种基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法.首先对图像库中的每幅图像进行分块,并提取出每一块的优化颜色特征信息;然后采用模糊C均值聚类算法对得到的颜色特征向量进行聚类,得到每个图像类的聚类中心;最后计算查询示例图像和对应图像类的图像之间的相似度,按照相似度的大小返回检索结果.实验表明,本文提出的方法不仅具有较高的查全率和查准率,而且提取的特征维数较少,聚类时间短,检索速度快.
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文献信息
篇名 基于优化分块颜色直方图及模糊C聚类的彩色图像检索方法
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 彩色图像检索 图像分块 优化颜色直方图 模糊C均值聚类算法
年,卷(期) 2011,(8) 所属期刊栏目 图形与图像
研究方向 页码范围 106-111
页数 分类号 TP391.4
字数 4652字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2011.08.019
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 张静 辽宁科技大学软件学院 6 35 3.0 5.0
2 许高锋 辽宁科技大学软件学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
彩色图像检索
图像分块
优化颜色直方图
模糊C均值聚类算法
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
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
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11
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