基于改进颜色聚合向量与贡献度聚类的图像检索算法

摘要：

为了提高图像检索的速度和准确率,通过分析各种聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种新的划分聚类的图像检索方法.首先,在对HSV模型非均匀量化的基础上,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征;然后找到符合条件的特征向量作为初始聚类中心,利用分散度与贡献度进行聚类并建立特征索引库;最后根据查询图像的相似度进行检索和排序.实验结果表明,所提算法的查准率和查全率比其它算法均有较大提高.

关键词：HSV模型、颜色聚合向量、分散度、贡献度

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划2013bah12f01

在线出版日期：2015-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：311-315