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大量多媒体数据不断涌现,基于图像的检索技术成为当前研究的热点.该论文分析和比较了一些基于内容的图像检索技术的算法的优缺点,并介绍了与该文相关的小波理论、聚类分析的一些基本知识.我们提出了基于聚类的图像检索框架:先对图像数据库中的图像进行聚类,形成簇;然后将查询的样本图像与簇的中心对象比较相似性,找到可能相似的簇;再将查询的样本图像与该相似的簇内的图像进行相似性比较,从而找到与该样本相似的图像,加快了图像检索的速度.在基于聚类的图像框架中,对图像数据库中的图像的聚类过程作为预处理的过程只是一次完成,在对图像的聚类完成后,可以在以后的每次查询中都使用这些聚类,这也大大提高了查询的效率.