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基于颜色纹理聚类索引的图像检索研究的中期报告
一、选题背景及意义
随着数字图像处理技术的不断发展和图像数据的大量积累，图像检索技术成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。图像检索系统可以根据用户输入的查询条件，从大量的图像数据库中检索出与之匹配的图像，为用户提供快速、精确的图像检索服务。
在图像检索技术中，颜色和纹理是两个重要的特征。颜色可用于描述图像区域的色调、饱和度和亮度等特征，纹理则可以描述图像区域内的细节和结构特征。因此，将颜色和纹理特征结合起来，进行图像特征提取和匹配，可以实现更加准确、可靠的图像检索。
本研究旨在探索一种基于颜色纹理聚类索引的图像检索方法，通过对图像颜色和纹理特征进行聚类，构建索引，在大规模图像数据上进行快速检索，实现高效的图像检索服务。
二、研究内容
1.图像特征提取
对图像进行特征提取是图像检索的关键步骤。本研究将采用基于颜色和纹理的特征提取方法，分别提取图像的颜色和纹理特征。颜色特征采用HSV颜色空间表示，并计算颜色直方图；纹理特征采用Gabor滤波器提取图像纹理特征。
2.特征聚类
聚类是将相似的对象分组在一起的一种数据分析方法。本研究将采用K-means算法对颜色和纹理特征进行聚类，将图像分成若干个不同的聚类簇。
3.索引构建
在聚类过程中，每个图像都被分配到某个聚类簇中。本研究将以每个聚类簇为索引关键字，构建颜色纹理聚类索引。对于一个查询图像，先将其颜色和纹理特征与聚类中心进行匹配，确定所属的聚类簇。然后，在该聚类簇中查找相似度较高的图像，并返回给用户。
4.实验与分析
本研究将采用Corel数据库进行实验评测，测试索引构建与图像检索的效率和准确性。通过实验结果分析，对索引构建和图像检索算法进行优化和改进，提高算法的准确性和效率。
三、预期成果
1.颜色纹理聚类索引的构建和实现；
2.基于该索引的图像检索算法的实现，并通过实验验证其效果和准确性；
3.提出优化和改进算法的思路和方法，进一步提高算法的准确性和效率。
四、参考文献
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