24、图像检索与分割技术：量化树与谱聚类的应用

图像检索与分割技术：量化树与谱聚类的应用

在当今数字化时代，图像数据的处理和分析变得越来越重要。图像检索和分割作为计算机视觉领域的关键技术，在众多领域有着广泛的应用。本文将介绍基于量化树的快速图像检索方法以及基于谱聚类的高效图像分割算法。

基于量化树的快速图像检索方法

在图像检索中，基于内容的图像检索需要高效的最近邻搜索结构和算法。设计能够随数据库大小和数据维度良好扩展的搜索方法是一项具有挑战性的任务。树结构为索引局部图像区域提供了一种高效的方式，通过剪枝操作使最近邻搜索更加高效。

实验数据

为了评估不同树结构在图像检索中的性能，进行了相关实验。以下是两组不同参数下树构建的运行时间数据：
| N = 24, M = 16 for HSV Dimensions | KQTree(s) | VTree(s) |
| ---- | ---- | ---- |
| 20 | 61 | 584 |
| 50 | 70 | 909 |
| 100 | 98 | 1441 |
| 250 | 97 | 3295 |
| 500 | 113 | 6853 |
| 1000 | 139 | 11945 |
| 2500 | 176 | 42876 |
| 5000 | 272 | * |
| 10000 | 289 | * |

N = 27, M = 18 for HSV Dimensions	KQTree(s)	VTree(s) </