基于聚類的分層索引結構在圖像檢索中的應用研究.pdf

1、伴隨著信息技術特別是Intemet技術的不斷發(fā)展，多媒體信息不斷涌現(xiàn)，圖像數(shù)據(jù)飛速增長。如何快速、有效地檢索到所需要的圖片變得迫不及待。傳統(tǒng)的基于文本注釋的圖像檢索已經(jīng)不能適應檢索的需要，這使得基于內容的圖像檢索技術成為當前的研究熱點。 本文對基于內容的圖像檢索技術的發(fā)展、關鍵技術以及效果評價進行了概要介紹。圖像內容特征提取是基于內容的圖像檢索技術的基礎，本文分別從顏色特征、形狀特征、紋理特征以及圖像空間關系進行了描述。

2、 傳統(tǒng)的基于內容的圖像檢索技術使用的是順序檢索，對于大容量、高維數(shù)的圖像數(shù)據(jù)來說，這種檢索方法在效率上顯然已經(jīng)不能滿足需要。對圖像數(shù)據(jù)庫進行必要的預處理并且建立索引以提高檢索效率顯得愈發(fā)重要。本文引入了一種無參數(shù)的、高效的、基于子空間技術的聚類算法用于圖像數(shù)據(jù)的預處理。同時，對該算法進行了改進，將小波的多尺度分析引入樣本分布曲線處理，建立多層次的聚類。在多層次聚類的基礎上，建立起分層索引結構，并且提出利用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來保存這種索引結構。