基于k-means算法和相关反馈信息的图像检索方法

摘要

提出一种基于K-means算法和相关反馈信息的图像检索方法。首先运用环形分块策略对图像进行划分，运用分块加权方法进行图像相似性比较，突出了图像中心的主体地位。对图像样本数据运用K-means方法进行聚类，采用差分进化算法确定初始聚类中心，减少聚类结果对初始聚类中心的依赖性和聚类结果不稳定等问题。在图像检索过程中，根据检索结果进行相关信息反馈，必要时对样本数据重新进行聚类操作，以提高图像检索的准确率和查全性，满足用户需求。