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首先采用基于颜色聚类的方法将图像分割成区域,提取每个区域的Gabor小波纹理特征和灰度共生矩阵纹理特征,接着 采用信息熵对特征进行选择,使用选择后的特征对图像区域进行聚类,得到每幅图像的语义特征向量;然后提出遗传模糊C均值 算法对图像进行聚类。在图像检索时,查询图像和聚类中心比较,在距离最小的类中进

计算机网络尤其是Web的广泛应用，已使其成为数字图像的重要资源提供者与最理想的人机界面。因此，基于WEB 环境的系统结构设计应当成为图像检索系统的首选。本文对基于WEB环境与MATLAB技术的图像检索系统的设计与实现 过程进行了探讨，给出了基于WEB环境构建图像检索系统的具体实现过程。

针对图像的底层特征与高层语义特征之间建立映射, 使用基于支持向量机( SVM) 的 语义关联方法, 将HSV 颜色特征作为SVM 的输入参数, 对图像库学习和分类, 建立图像底层特征 与高层语义的关联, 并结合图像底层特征和语义信息进行检索。实验表明: 该方法提高了检索效 率, 取得了较高的准确率。