基于颜色和纹理特征聚类的图像检索

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针对采用单一特征描述图像进行检索准确度不高,以及没有考虑图像库中图像之间相似度,未对图像进行聚类,导致检索速度不快的问题,提出采用颜色自相关图和Gabor算法相结合描述图像特征,进而对图像实现聚类的图像检索。首先,颜色自相关图除了描述图像的颜色特征,也反映了图像的空间关系;Gabor变换描述了图像的纹理特征,然后二者融合描述综合特征,利用改进K-means实现聚类。实验表明,颜色自相关图和Gabor二者结合并采用改进K-means聚类算法在一定程度上加快了检索速度,提高了检索精度。
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