21、图像分类与索引：决策树与索引技术解析

图像分类与索引：决策树与索引技术解析

1. 决策树用于图像分类

图像是复杂的数据，一个典型的图像通常有多个区域或对象，并且有多种解释。因此，第一步是将图像分割成单个区域，并用一个n维特征向量来表示每个区域：x = (x1, x2, …, xn)。对于彩色图像，每个图像区域用一个颜色特征向量xC和一个纹理特征向量xT表示。由于某些类型的图像区域最好用颜色和纹理共同描述，因此还通过将颜色和纹理组合成单个特征向量xCT来创建第三个特征。

1.1 特征离散化

xC、xT和xCT这三种类型的特征都是连续特征。为了使用分类决策树对这些区域进行分类，需要使用向量量化（VQ）技术将特征量化为离散值。VQ技术的思想是将相似的图像区域聚类成簇，然后为这些簇分配标称值，如0、1、2、…、K。这些标称值对应于决策树分类中使用的类标签，如天空、水、草、烟花、老虎等。常见的VQ算法是LBG算法，如下所示：

LBG (T, K, e) {
    Input: T ＝ {xi ∈ Rn; i ＝ 1, 2, ..., N}
    Output: C ＝ {cj ∈ Rn; j ＝ 1, 2, ..., K}
    1. Initiate a codebook C ＝ {cj ∈ Rn; j ＝ 1, 2, ..., K}
    2. Set D0 = 0 and k = 0
    3. Classify the N training vectors into K clusters Tq (q ＝ 1, 2, ..., K) and classify xi to Tq if the distance d(xi -