K均值聚类分割的多特征图像检索方法

从图像数据库中快速、准确地检索出所需要的图像,具有广泛的应用前景。针对使用单一图像特征难以准确表达图像之间的差异问题,提出了一种利用颜色聚类分割和形状特征提取的图像检索算法。选择符合人眼视觉特征的HSV空间,分别重组最能描述图像颜色特征的H分量和形状特征的V分量;用K均值聚类算法对两个分量进行聚类分割,得到目标物体;提取目标物体的Hu不变矩和傅里叶描述子来描述形状特征;用欧式距离进行相似度测量并用于图像检索中。采用不同类型图像进行实验,结果表明该算法优于使用单一特征和一般分割方法的图像检索技术。