基于ISODATA聚類的詞匯樹圖像檢索算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、快速、準(zhǔn)確的從眾多的圖像中查找出自己需要的圖像是圖像檢索的主要研究內(nèi)容?;趦?nèi)容的圖像檢索主要是依據(jù)圖像的底層視覺特征建立圖像的檢索結(jié)構(gòu),它改進(jìn)了基于文本的圖像檢索在圖像標(biāo)注時費(fèi)時較多且易受主觀影響的缺點(diǎn),但當(dāng)數(shù)據(jù)量巨大時其檢索效率降低,因而需要建立一個適合大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫檢索的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。詞匯樹是基于視覺關(guān)鍵詞檢索結(jié)構(gòu)中的一種,它能夠滿足圖像檢索方法對自適應(yīng)性和可擴(kuò)展性的新要求,且比其它檢索結(jié)構(gòu)更為高效。本文圍繞詞匯樹圖像算法中的聚類算

2、法和特征提取方法進(jìn)行研究,完成了以下三方面的工作。
  (1)詞匯樹圖像檢索在構(gòu)造詞匯樹時使用K-means聚類算法,但是K-means算法對初值比較依賴,當(dāng)K未知時聚類易出現(xiàn)強(qiáng)分現(xiàn)象,本文針對這一問題使用ISODATA算法替代K-means算法,并給出了ISODATA算法的參數(shù)選取方法,形成了基于ISODATA的詞匯樹圖像檢索算法。
  (2)詞匯樹圖像檢索提取的圖像特征一般為SIFT特征,SIFT特征的優(yōu)點(diǎn)是對圖像的旋轉(zhuǎn)

3、、亮度變化、尺度縮放保持不變性,并對圖像的仿射變換、視角變化、噪聲也保持一定的穩(wěn)定性,本文在SIFT特征提取的方法基礎(chǔ)上,采用 CRONE算子檢測極值點(diǎn)周圍16×16窗口內(nèi)像素的水平和垂直方向的CRONE特征,并利用CRONR算子計算像素點(diǎn)的梯度,形成新的SIFT_CRONE特征提取方法,與 ISODATA聚類算法結(jié)合形成了基于SIFT_CRONE_ISO的算法。
  (3) SIFT特征和SIFT_CRONE特征維數(shù)較大,易造成

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