[发明专利]一种基于K-centroid聚类和相关反馈的图像检索方法

权利要求书

1.一种基于K-centroid聚类和相关反馈的图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、对图像进行特征提取：先将图像库中的每个图像分别提取其颜色、形状和纹理特征；将每个图像的颜色、形状和纹理特征线性组合到一起，形成一个综合向量，来代表每一幅图像；

步骤2、在图像检索过程中加入改进的k-centroid聚类；

步骤3、将改进的k-centroid聚类与相关反馈相融合。

2.如权利要求1所述的基于K-centroid聚类和相关反馈的图像检索方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤：

步骤2.1：对k-centroid聚类算法的初始聚类中心选取过程进行改进，将距离和紧密度相结合，共同确定k-centroid聚类的初始类心；

步骤2.2：用改进的k-centroid聚类算法对图像库中的图像进行聚类；

步骤2.3：对待检索图像进行聚类，将待检索图像与每一类的类心进行比较，确定待检索图像的所属类别，在相应的类中进行检索；

步骤2.4：系统决定是否对待检索图像进行再聚类。

3.如权利要求1所述的基于K-centroid聚类和相关反馈的图像检索方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：

步骤3.1：用户对检索结果进行反馈，系统根据用户的反馈重新调整聚类；

步骤3.2：终止用户相关反馈。

4.如权利要求3所述的基于K-centroid聚类和相关反馈的图像检索方法，其特征在于，在步骤3中，系统将图像检索结果展示给用户后，由用户进行相关性标注；系统在接收到用户的不相关反馈后，即重新对该不相关图像进行聚类，调整聚类结果，以便在用户再次检索时获得更满意的结果；

一直重复以上过程，直到最后用户满意为止。