一种基于模糊聚类的图片检索方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊聚类的图片检索方法，包括如下步骤：S11，为图片库中图片构建特征值库，并为每张图片进行编号；S12，从图片库中选取图片间的相互距离均大于距离阙值A1的N张图片，对其余图片进行第一次归类，形成N类图片集；S13，对N类图片集中所含图片数量大于数量阙值的类执行步骤S12，直到所有的类均小于数量阙值为止，得到M个代表点；S14，对图片库中的所有图片根据与M个代表点的相似程度，划分到相似程度最高的代表点所代表的图片集中；S15，对于待检索的输入图片，对其特征值化，分别计算其与所有代表点之间的相似度，选取相似度距离最近的若干个代表点进行检索。本发明在保证检索效率的基础上缩小了检索范围，降低了检索的工作量。

主权项

一种基于模糊聚类的图片检索方法，其特征在于包括如下步骤：S11，为图片库中图片构建特征值库，并为每张图片进行编号；S12，以编号为操作对象，从图片库中选取图片间的相互距离均大于距离阙值A1的N张图片，对其余图片进行第一次归类，形成N类图片集，所述N为正整数；S13，对N类图片集中所含图片数量大于数量阙值的类执行步骤S12，选取的图片间相互距离均大于距离阙值A2，每类形成不同数量的子类别，继续在符合所含图片数量大于数量阙值的子类别中执行步骤S12，直到所有的类均小于数量阙值为止，得到M个代表点，所述M为正整数；S14，对图片库中的所有图片，根据与M个代表点的相似程度，划分到相似程度最高的代表点所代表的图片集中，完成整个图片库类别的划分过程；S15，对于待检索的输入图片，对其特征值化，分别计算该图片与所有代表点之间的相似度并按照大小顺序排列，选取相似度距离最近的若干个代表点，在选取的代表点所代表的图片集中进行检索，将检索结果合并后返回给用户。