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纹理作为图像的重要信息,在图像检索中起着重要作用.本文提出一种基于图像纹理的聚类算法.首先采用双树复小波加旋转复小波分解图像,得到十二个方向的高频数据.然后对每个高频段提取直方图签名.通过把直方图签名作为纹理特征之一,来计算数据点之间的相似性,采用改进的谱聚类进行降维.最后,对降维后的数据进行K-means聚类.因为本文采用直方图签名的方式有效地表示了在双树和旋转复小波分解后各个方向上的特征信息,同时在谱聚类过程中,提出一种动态的方式,根据数据点密度来计算数据间的相似度,从而有效地发掘了数据之间的局