聚類(lèi)算法在圖像索引中的應(yīng)用與研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，數(shù)字多媒體技術(shù)的高速發(fā)展，各類(lèi)的信息迅速增長(zhǎng)，人們接觸到大量的圖像信息，導(dǎo)致人們對(duì)圖像檢索的要求越來(lái)越迫切。傳統(tǒng)的基于文本的圖像檢索已經(jīng)不能適應(yīng)環(huán)境的發(fā)展。基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，它借助于自動(dòng)提取的高維特征，對(duì)圖像進(jìn)行近似匹配，是融合了多種技術(shù)的圖像檢索技術(shù)。 本文首先介紹了基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)的背景、發(fā)展和研究現(xiàn)狀，總結(jié)了一個(gè)通用的基于內(nèi)容的圖像檢索的框架，在此基礎(chǔ)上對(duì)基于內(nèi)容的圖像檢索的兩個(gè)核心問(wèn)題，

2、特征提取和表示，相似性度量進(jìn)行了系統(tǒng)的介紹。 在圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中，圖像的特征表示為高維的特征向量。圖像特征的高維特性使得一般的傳統(tǒng)索引結(jié)構(gòu)不再適合，高維數(shù)據(jù)空間的索引成為一個(gè)重要的研究領(lǐng)域?；趦?nèi)容的圖像檢索非常需要高效的索引來(lái)提高性能。本文首先介紹了聚類(lèi)分析的方法，并對(duì)小波分析的概念和典型高維索引結(jié)構(gòu)進(jìn)行了系統(tǒng)的闡述。最后從聚類(lèi)的預(yù)處理出發(fā)，結(jié)合小波分析，提出了一種新的索引結(jié)構(gòu)-CBB-tree索引結(jié)構(gòu)。該索引結(jié)構(gòu)是對(duì)一種聚類(lèi)樹(shù)的