【摘 要】
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图像聚类为数字图书馆图像管理提供了新的技术支持，能够在大量图像数据中发掘使用户感兴趣的信息。传统应用于图像聚类的特征提取算法往往忽略图像颜色的空间分布信息，且适应性
【机 构】
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重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆理工大学图书馆
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图像聚类为数字图书馆图像管理提供了新的技术支持，能够在大量图像数据中发掘使用户感兴趣的信息。传统应用于图像聚类的特征提取算法往往忽略图像颜色的空间分布信息，且适应性较差。通过等面积矩形环对图像进行划分并计算各空间区域的相关性，并根据空间区域相关性计算各区域的重要性，将空间信息与颜色信息进行融合。同时对快速搜索密度峰值聚类算法的截断距离进行了合理改进，在保证聚类精度的同时提高收敛速度。最后将该密度聚类算法应用于数字图书馆图像检索之中。通过实验验证，本文提出的方法是可行的、有效的。
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