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针对基于内容的图像分类问题,探讨自适应图像分类算法。引入最大类间方差法去除图像背景噪声;依据惯性比和金字塔结构模型,获得目标特征值向量模型,进而借助K-means算法思想和目标特征向量获得自适应图像分类算法。该算法具有图像分类数自适应确定、分类效果不依赖于初始中心的优点。比较数值结果表明,此算法分类效果较好且无参数依赖性。