摘要：使用计算机辅助进行中草药尤其是植物鲜药的检索和鉴定有着极其重要的现实意义。本文通过研究图像库分类检索和反馈机制，设计出基于聚类-反馈的植物鲜药图像检索系统。系统采用K-means算法，利用小波特征对图像库中的图像进行聚类，并引入人工反馈机制，使聚类更加精确，检索效率和准确率进一步提高。

    关键词：中草药；图像检索；小波特征；K-means聚类；人工反馈

    DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2016.08.004

    中图分类号：R281-05 文献标识码：A 文章编号：1005-5304(2016)08-0010-03

    我国有关中草药植物的记载有悠久历史，但在信息时代，仅凭文字和图片的记录已无法满足需要，而相关的技术发展又比较缓慢[1]，因此迫切需要使用计算机辅助技术进行中草药的检索和鉴定工作。兹就基于聚类-反馈机制的植物鲜药图像检索系统设计介绍如下。

    1 图像检索技术现状

    目前对图像的检索方式主要有2种，即基于文本的图像检索和基于内容的图像检索。文本图像检索通过匹配关键字来检索出图像和其他信息。中国科学院植物研究所研制了中国植物数据库，用户通过输入植物名、产地、用途等检索出植物的图像。澳大利亚Queensland大学开发了Lucid系统，通过输入关键字可以检索出结果[2]。但是，图像信息难以用语言进行定量描述，因此，基于文本的图像检索受到制约。

    基于内容的图像检索直接对图像进行分析、提取相应的特征，然后根据这些描述图像的特征对图像库中的图像进行检索 ......