基于k-means算法和相关反馈信息的图像检索方法

• 作者: 于海鹏 文政颖 李运娣
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 聚类 图像分割 K-means算法 图像检索
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 19-20
• 页数: 2页
• 字数: 2722字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于K-means算法和相关反馈信息的图像检索方法。首先运用环形分块策略对图像进行划分，运用分块加权方法进行图像相似性比较，突出了图像中心的主体地位。对图像样本数据运用K-means方法进行聚类，采用差分进化算法确定初始聚类中心，减少聚类结果对初始聚类中心的依赖性和聚类结果不稳定等问题。在图像检索过程中，根据检索结果进行相关信息反馈，必要时对样本数据重新进行聚类操作，以提高图像检索的准确率和查全性，满足用户需求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于海鹏	河南工程学院计算机学院	29	128	6.0	10.0
2	文政颖	河南工程学院计算机学院	23	84	5.0	8.0
3	李运娣	河南工程学院计算机学院	17	35	3.0	5.0