论文部分内容阅读
本文提出了一种改进的迭代自组织聚类分析方法(ISODATA)来实现基于颜色的图象检索。算法选择符合人的视觉的HSV模型,充分发挥了色度的描述作用。同时,选择HSV空间上的颜色直方图作为颜色特征。该特征描述了图象颜色的统计分布特征,且具有平移,尺度和旋转不变性。算法改进了ISODATA的初始聚类中心的选取方法,其初始聚类中心的选择是面向数据分布的,具有较好的通用性,因此适合各种分布特性的数据对象。实验结果表明,算法的检索精度明显好于传统的基于RGB直方图的检索结果。