基于分层聚类相关反馈算法的图像检索技术研究

基于聚类―反馈机制的植物鲜药图像检索系统设计摘要：使用计算机辅助进行中草药尤其是植物鲜药的检索和鉴定有着极其重要的现实意义。

本文通过研究图像库分类检索和反馈机制，设计出基于聚类-反馈的植物鲜药图像检索系统。

系统采用K-means算法，利用小波特征对图像库中的图像进行聚类，并引入人工反馈机制，使聚类更加精确，检索效率和准确率进一步提高。

关键词：中草药；图像检索；小波特征；K-means聚类；人工反馈DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2016.08.004中图分类号：R281-05 文献标识码：A 文章编号：1005-5304（2016）08-0010-03我国有关中草药植物的记载有悠久历史，但在信息时代，仅凭文字和图片的记录已无法满足需要，而相关的技术发展又比较缓慢[1]，因此迫切需要使用计算机辅助技术进行中草药的检索和鉴定工作。

兹就基于聚类-反馈机制的植物鲜药图像检索系统设计介绍如下。

1 图像检索技术现状目前对图像的检索方式主要有2种，即基于文本的图像检索和基于内容的图像检索。

文本图像检索通过匹配关键字来检索出图像和其他信息。

中国科学院植物研究所研制了中国植物数据库，用户通过输入植物名、产地、用途等检索出植物的图像。

澳大利亚Queensland大学开发了Lucid系统，通过输入关键字可以检索出结果[2]。

但是，图像信息难以用语言进行定量描述，因此，基于文本的图像检索受到制约。

基于内容的图像检索直接对图像进行分析、提取相应的特征，然后根据这些描述图像的特征对图像库中的图像进行检索。

当输入一个待检索图像时，系统会将该图像与图像库中的图像进行相似性匹配，然后根据相似性大小建立相应的索引，系统会相应输出与待检索图像特征相同或相近的图像，供用户查看。

有研究基于内容的中草药植物图像检索关键技术，使图像检索速度及准确率有所提高[3]。

但目前尚未见通用的植物鲜药检索软件问世，因此，中草药检索依然是一个研究的热点与难点。

基于聚类和相关反馈的图像检索方法研究的开题报告一、选题背景随着数字图像的广泛应用，图像检索技术成为了解决图像信息管理、图像信息检索的重要手段。

如何从海量的图像数据库中高效、准确地检索所需图像是图像检索技术发展的主要目标之一。

目前，图像检索方法主要分为两类：基于内容的图像检索与基于反馈的图像检索。

基于内容的图像检索是指以图像的视觉特征作为检索关键字，通常使用颜色、形状、纹理等特征描述图像进行匹配。

基于反馈的图像检索可以从多个方面对检索结果进行反馈和调整，以提高检索的准确性和效率。

近年来，基于聚类和相关反馈的图像检索方法已成为研究的热点之一，其主要思想是通过聚类分析来对检索结果进行分类，再通过相关反馈对分类结果进行优化和调整。

二、研究意义基于聚类和相关反馈的图像检索方法可以有效提高图像检索的准确性和效率，对于图像信息管理、图像信息检索等方面具有广泛的应用前景。

例如，可以应用于大规模的图像检索系统、图像搜索引擎等领域。

三、研究内容本文首先介绍图像检索技术的基本原理和分类方法，然后重点介绍基于聚类和相关反馈的图像检索方法的研究框架和实现步骤。

具体而言，研究内容包括以下三个方面：1. 基于聚类的图像分类方法。

我们将图像检索结果进行聚类分析，对每个聚类进行标签分类和关键字提取，从而实现对图像的归纳总结和分类管理。

2. 基于相关反馈的图像优化方法。

我们使用相关反馈算法对分类结果进行调整，提高检索结果的准确性和效率。

其中，我们将使用多种评估指标来评价算法的性能和稳定性。

3. 图像检索系统的实现。

我们将设计和实现一个基于聚类和相关反馈的图像检索系统，通过实验测试来验证该方法的有效性和性能。

同时，我们还将探讨如何进一步优化该方法，以提高图像检索的准确性和效率。

四、研究方法本研究主要采用综合研究方法，即既采用理论研究，又进行实证研究。

具体而言，研究方法包括以下几个方面：1. 进行相关文献调研，并对目前常用的图像检索方法进行综述和对比分析，确定本文要研究的基于聚类和相关反馈的图像检索方法的框架和具体操作流程。

第31卷　第22期2009年11月武　汉　理　工　大　学　学　报JOURNA L OF WUHAN UNIVERSIT Y OF TECHN OLOG Y Vol.31　No.22　Nov.2009DOI :10.3963/j.issn.167124431.2009.22.045基于频率层特征的相关反馈高效图像检索算法翟志华1,王留奎1,王　端2(1.黄河水利职业技术学院自动化工程系,开封475004;2.清华大学自动化系,北京100084)摘　要:　为了准确地提取用户感兴趣的图像特征以及提高图像检索的性能,提出了一种基于视觉感知的相关反馈图像检索算法。

该算法根据视觉感知原理,考虑到人眼对各个频率层的图像感知具有不同的兴趣与敏感度,以频率层特征为图像特征。

该特征不仅考虑了频率层色彩的特征,而且考虑了图像形状的视觉因素。

提出的算法基于最大似然估计,自适应地调整频率层色彩特征与形状特征之间的权值。

结果表明,与基于支持向量机的相关反馈算法SVM 相比,提出的算法具有更高的查准率。

关键词:　相关反馈;　图像检索;　视觉感知;　频率层特征中图分类号:　TP 391.41文献标识码:　A 文章编号:167124431(2009)2220160205E ff icient R elevance Feedback Image R etrieval Algorithm B asedon Frequency Layer CharactersZHA I Zhi 2hua 1,W A N G L i u 2kui 1,W A N G Duan 2(1.Department of Automation ,Y ellow River Conservancy Technical Institute ,K aifeng 475004,China ;2.Department of Automation ,Tsinghua University ,Beijing 100084,China )Abstract :　In order to accurately extract image features of user interested and improve the performance of image retrieval ,a relevance feedback image retrieval algorithm based on visual perception is proposed.The proposed algorithm considers the fact that users may have different interests and importance about different frequency layers perception image according to visual per 2ception theory ,and adopts frequency layer as image feature.Frequency layer feature reveal both color and shape of image con 2tent.The proposed algorithm adaptively adjusts the weight of color and shape features.Simulation results prove that ,compared with the algorithm based on support vector machine (SVM ),the proposed algorithm outperforms in term of accurate ratio.K ey w ords :　relevance feedback ;　image retrieval ;　visual perception ;　frequency layer characters收稿日期:2009206220.基金项目:湖北省教育厅青年科学基金(B200514003).作者简介:翟志华(19752),女,硕士,讲师.E 2mail :duanghb @随着信息技术的迅速发展,人们每天都面临着大量的图像和视频等多媒体数据。

基于聚类和分类的图像检索技术研究在当今数字化时代，图像数据生成与存储量越来越大，快速而准确地检索图像数据就成了一项重点研究。

传统的基于文本的检索已经不能满足复杂应用场景的需求，因此，基于聚类和分类的图像检索技术逐渐成为研究热点。

本文将从聚类与分类技术入手，探究基于聚类与分类的图像检索技术的研究现状和未来发展趋势。

一、聚类技术在图像检索中的应用研究聚类是一种无监督学习技术，它能够将数据集中不同的类别作出划分，并将相似度高的数据分配至同一类别中。

在图像检索中，将图像进行聚类批量处理后，可以有效降低重复度，并使得后期的检索效率得到提高。

1.1 基于特征点聚类的图像检索图像特征是指在数码图像中所提取出来的一种有较为明显空间意义的信息点，常见的特征点包括sift、surf和orb等，它们可以通过计算相邻像素的变化率或幅值来提取出。

根据这些特征点，可以使用k-means算法对图像进行聚类分析，以便更加快速、直观地定位到待检索图像。

1.2 基于局部颜色直方图的图像聚类局部颜色直方图是用来描述图像颜色属性的重要特征之一，通过在图像分块过程中统计每一个局部的颜色直方图，就可以得出整个图像的颜色特征。

在图像聚类中，通常通过对局部颜色直方图进行聚类分析，从而得到一定数量的簇。

在待检索的图像输入到系统中后，可以快速的定位到相应的聚类簇中，从而更快、更准确地完成检索任务。

二、分类技术在图像检索中的应用研究与聚类不同，分类技术则是一种有监督学习的技术，可以通过对已标记样本的学习，来完成对待检索样本的分类。

在图像检索中，分类技术的主要功能是，通过对样本的学习，输入到系统中待检索的图像可以准确地归类到相应的类别之中。

2.1 基于支持向量机分类的图像检索系统支持向量机是一种常用的分类技术，它可以通过对训练样本进行学习，建立模型，并通过该模型将待检测样本划分至相应的类别中。

在图像检索中，支持向量机通常是将图像的特征向量作为输入，并通过学习识别相似的特征向量。

基于内容的医学图像检索中相关反馈技术的研究与实现医学图像检索是医学图像处理领域中的一个重要研究方向，其主要目的是从医学图像数据库中自动检索出与给定查询相关的图像。

基于内容的医学图像检索是一种常用的方法，其利用图像特征进行检索，能够有效地提高检索精度和效率。

然而，基于内容的医学图像检索面临着一些挑战，如图像复杂性、多样性和语义差异等问题。

为了克服这些挑战，相关反馈技术被广泛应用于医学图像检索中。

1.相关技术综述1.1基于内容的医学图像检索技术基于内容的医学图像检索是利用图像特征进行检索的一种方法，其主要包括图像特征提取和相似度计算两个过程。

常用的图像特征包括颜色、纹理、形状和空间关系等，相似度计算通常采用欧氏距离、余弦相似度等方法。

1.2相关反馈技术在医学图像检索中的应用相关反馈技术是一种利用用户反馈信息来调整检索结果的技术。

在医学图像检索中，相关反馈技术通常包括正反馈和负反馈两种方式。

正反馈是指用户选择与查询相关的图像作为反馈信息，负反馈是指用户选择与查询不相关的图像作为反馈信息。

常用的相关反馈算法包括Rocchio算法、KNN算法和SVM算法等。

1.3相关反馈技术的分类和比较根据反馈信息的不同，相关反馈技术可以分为主动反馈和被动反馈两种方式。

主动反馈是指系统主动向用户提供反馈信息，被动反馈是指用户通过操作来提供反馈信息。

根据反馈信息的类型，相关反馈技术可以分为显式反馈和隐式反馈两种方式。

显式反馈是指用户明确地提供反馈信息，隐式反馈是指系统通过用户的操作行为来推断反馈信息。

根据反馈信息的数量，相关反馈技术可以分为单次反馈和多次反馈两种方式。

单次反馈是指用户只提供一次反馈信息，多次反馈是指用户可以提供多次反馈信息。

在具体实现中，选择不同的相关反馈技术需要综合考虑其精度、效率、可靠性和易用性等因素。

综上所述，相关反馈技术在基于内容的医学图像检索中具有重要作用，可以提高检索精度和效率。

选择合适的相关反馈技术对于实现高效准确的医学图像检索具有重要意义。

基于分层模型的图像检索研究开题报告一、选题背景随着数字图像的广泛应用和图像库的不断增大，有效的图像检索技术成为了计算机视觉领域中的热门研究方向之一。

目前，常用的图像检索方法主要包括基于内容的图像检索、基于文本的图像检索、基于语义的图像检索等。

其中，基于内容的图像检索技术以其准确性和实用性在实际应用中得到了广泛的应用。

分层模型是一种常见的基于内容的图像检索方法，通过将图像抽象成不同的层次，在不同的层次上提取图像的特征，进而实现图像检索。

分层模型的优点在于可以将图像的内容表示成多个不同的层级，从而增强了检索的灵活性和准确性。

本文将研究基于分层模型的图像检索技术，探讨其在实际应用中的优点和不足，并提出改进方案，以提高检索准确性和效率。

二、研究内容和方法1. 研究现有的分层模型方法，分析其优点和不足；2. 探讨图像特征提取的方法，包括局部特征、全局特征等，并比较不同特征提取方法的优劣；3. 提出改进的分层模型方法，并在实验中对其进行验证；4. 讨论分层模型方法在不同数据集上的性能表现，分析不同参数配置对检索结果的影响。

本文将采用实验分析的方法，使用常见的数据集进行图像检索实验，评估不同方法的检索准确性和效率。

三、研究意义本文研究基于分层模型的图像检索技术，旨在提高图像检索的准确性和效率。

该研究对于图像应用领域中的图像检索和图像识别等方面具有重要的实际应用价值。

四、预期成果本文预期通过实验分析，提出一种基于分层模型的图像检索方法，并对比实验结果，评估其检索准确性和效率，为图像检索中的分层模型方法提供改进方案，并为后续研究和实际应用提供参考依据。

五、进度安排本研究预计按以下时间进度安排：1. 阶段一（1个月）：阅读文献、调研图像检索方法和分层模型方法等相关研究；2. 阶段二（2个月）：设计实验方案，实现基于分层模型的图像检索技术，并进行实验；3. 阶段三（1个月）：总结分析实验结果，提出改进方案；4. 阶段四（1个月）：完成论文撰写和论文答辩准备。

基于聚类反馈的图像检索技术研究谢椿(四川建筑职业技术学院机电工程系，四川荣县618000)应用科技C摘要]随着多媒体和计算机网络技术的迅速{￡展，金世界的信息量急剧增长。

图像作为一种内容丰富、表现直观的媒体信息．受到人们的青睐。

各行各业有越来越多的信息通过图像的形式进行表达。

图像信息应用日益广泛。

人们面临的一个问题是如何在海量的图像信息库中查询到符合用户要求的图像。

这就要_求有一种能够快速而且准确地查找妨问图像的技术，违就是所谓的图像检索技术。

[关键词]聚类；反馈；图像检索图像信息应用日益广泛，人们面临的一个问题是如何在海量的图像信息库中查询到符合用户要求的图像。

这就要求有一种能够快速而且准确地查找访问图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。

与传统的图像检索技术相比，基于内容的图像检索具有刁嘴代的优越性。

随着图像理懈、模式识别、计算t嗷术的进步，基于内容的图伤检索技术得到了深^研究和发展，成为国内外研究热点之一。

1图像检索对相关反馈的需求在基于内容的图像检索中，人们试图用各种各样的特征表示方法，来达到对图像的最佳描述。

比如，对于颜色特征就有很多种表示方法，包括颜色直方图、颜色集、颜色矩、颜色相关图等等。

我们把这种系统成为以计算机为中心的图像检索系统。

t勖塞种系统的检索效果并不令人满意。

其一原因有：1)人类感知的主观性：对于同一幅图像，某些人可能只对其颜色感兴趣，而另—个人可能只对其颜色感兴趣。

因此两个人对于同一幅图像的理解是不一样的。

然而，对于同一种特征，他们各自所理解的相似性也可能是完全不同的。

2)图像的高层语义和其底层特征存在着差距：高层语义是对事物抽象的概括，而底层特征是对事物具体的表达。

如果图像的高层语义和底层特征之间是一～对应的关系，那么在以计算机为中心的方法中，基于内容的图像检索会很容易满足人们的要求。

但实际上，很难将事物的高层语义和其底层特征相对应。

比如，高层语义“音花瓷”对应到其底层特征上就很难，两者之间存在着很大的差距。

基于层次聚类算法的图像分割方法研究图像分割是图像处理领域中的重要任务之一，它旨在将一幅图像分成若干个不同的区域，每个区域代表一个意义上的图像部分。

图像分割的应用领域非常广泛，如对象定位、自动驾驶、医学影像分析等。

本文主要探讨基于层次聚类算法的图像分割方法，着重从算法原理、优缺点以及实验结果等方面进行分析研究。

一、算法原理层次聚类算法首先将所有像素点看作一个簇，然后通过计算簇与簇之间的相似度，将最相似的簇合并成一个新的簇，直到所有的像素点都在同一个簇中为止。

该算法有两种不同的基本策略：凝聚聚类和分裂聚类。

凝聚聚类是以底层簇为基础进行迭代合并。

从底层开始，对于相邻两个簇，计算它们之间的相似度，并将最相似的两个簇合并成一个新的簇，在下一步中继续进行迭代，直到所有簇都被合并成一个大簇。

分裂聚类是与凝聚聚类相反的过程，是从初始的大簇开始，逐步将簇分解为小簇，直到每个点都被分配到一个单独的簇为止。

在某些情况下，分裂聚类可以更适合图像分割任务，因为在分裂聚类中，簇被分解成细小的部分，可以在较小的尺度上更好地反映图像中的变化和细节。

二、优缺点与其他图像分割方法相比，层次聚类算法的主要优点是它能够对非线性分割问题进行有效的处理。

同时，由于该算法采用了自底向上的聚类方法，因此它可以有效地处理图像中的不规则形状和任意大小的高灰度梯度区域。

然而，层次聚类算法也存在一些局限性。

例如，在分裂聚类过程中，当簇内部具有非常复杂的结构时，会导致簇被分割成多个小簇，增加了计算复杂度和分析难度。

除此之外，算法对于数据的预处理敏感，不同的预处理方法可能会导致不同的分割结果。

三、实验结果为探究层次聚类算法在图像分割中的应用效果，我们进行了一项图像分割实验，并与k-means算法进行了比较。

实验选取一张512×512的灰度图像进行分割，图像包含两个截然不同的区域，一个区域是白色的矩形，另一个区域是黑色带有白色边缘的矩形，两个区域之间存在较大的灰度差异。