基于纹理和形状特征相结合的图像检索技术-论文.pdf

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1、第13卷第3期软件导刊V1．13NO．32014年3月SoftwareGuideMar．2014基于纹理和形状特征相结合的图像检索技术许贞俊，史忠震(1．贵州大学教育部现代制造技术重点实验室；2．贵州大学机械工程学院，贵州贵阳550025)摘要：图像检索是指从大型数据库提取所需的图像，可能是基于文本或基于内容的检索。在这里，基于内容的图像检索(CBIR)是一个长期的研究课题。Gabor滤波器用于提取图像的纹理特征，形态闭运算结合Gabor滤波器提供了更好的检索精度。通过应用Gabor滤波器计算出纹理特征的平均值和标准偏差，形成特征向量；使用傅立叶描述

2、符和质心距离提取形状特征，利用纹理和形状特征相结合的方法来提高检索性能。关键词：图像检索；纹理；Gabor滤波器；傅立叶描述中图分类号：TP317．4文献标识码：A文章编号：1672—7800(2O14)003—0142—02理特征提取适用Gabor滤波器和形态闭运算，然后将合并0引言的形状和纹理特征用于图像检索，所提出的方法如图1所示。图像检索技术可能是基于文本或是基于内容的。基于文本的图像检索需要手动注释文本描述，容易概念化而且手动标注图像需要更多的人力，造成人才浪费。基于内容的图像检索通过考虑颜色、内容、纹理等特征进行图像检索，现在已经广泛地应

3、用于许多领域，例如艺术画廊、刑事调查、医疗和地理数据等。为了便于特征提取，将RGB图1方法框图(红、绿、蓝)的彩色图像变换成YUV颜色空间，通过使用1．1滤波器与形态学运算Mallat的金字塔算法将表示灰度级图像的Y分量分解成通过Gabor滤波器卷积指定图像，捕捉一组被过滤的小波系数。图像，在一个明确的规模和明确的方向上描绘每一个图像基于小波变换的交互式遗传算法中的小波系数通过小的属性。Gabor特征量可以计算每一个滤波后的图像并波变换的图像分解得到，将RGB通道中的50个最大系数用于图像检索。提取出来，用于构建染色体3×5O阵列。而颜色特征是对于一

4、个给定的图像I(X，y)与它的大小(PxQ)，给出HSV颜色空间的色调和饱和度分量图像的颜色自相关图。Gabor小波卷积公式：在多分辨率小波域中将所提取的颜色和纹理等特征相结(z，)一∑∑I(z—s，—)(s，)(1)合。多特征相似度融合方法可以通过遗传算法得到更好的结果，可以通过特征的提取来估计并计算出不同的灰度级式(1)中，S和t是大小可变的过滤面罩，d和e是指各共生矩阵之间的相似性，降低图像检索功能的复杂性。个微波的比例和方向，其中d一0，1，⋯。D一1，e一0，1，⋯早期的研究只采用颜色、纹理或者形状等单一的特性。E一1，D是规模尺度，E是取

5、向数目。F主是F的复来检索图像，但是一个图像包含不同的视觉特性，所以它的共轭函数。F是一类由母小波的扩张和旋转而生成的自检索结果不易实现。最近开发的算法包括颜色、纹理和形相似函数。状特征，通过纹理和形状特征的质心距离的形态学闭运算F(z，)一舾1eXp『一1IX2+＼／]exp(J2)和傅立叶描述符，与Gabor滤波器组合来提高检索性能。vl＼盯l(2)1提出方法式(2)中，w为调制频率F(x，)的Gabor函数。Ga—bor函数包含一个有高斯函数调制合成的正弦曲线，和是高斯函数分别沿着和方向的空间标准偏差。本方法中，所述形态特征利用傅立叶描述符提取

6、。纹基金项目：国家科技支撑计划项目(2012BAH62F01，2O12BAH62FO3)作者简介：许贞俊(1987-)，女，贵州大学硕士研究生，研究方向为计算机辅助创新设计与分析。第3期许贞俊，史忠震：基于纹理和形状特征相结合的图像检索技术·143·Gabor滤波器在图像上产生了一些不良影响，例如双究中对图像检索效果的评价主要使用查准率和查全率两边缘结构。这种双边缘结构可以将Gabor滤波图像的形个指标，查准率和查全率越高，说明图像检索算法的效果态学闭运算转换成一个单一的边缘状结构。一个图像的越好。查准率是指在查询过程中，用户所查到的相关图像结构影响

7、形态学运算，在形态上的主要操作是腐蚀和膨数目与数据库中的所有图像数目的比率，查全率是指在查胀，这些操作的组合用于图像的闭运算，类似的结构化元询过程中，用户所查到的相关图像数目与数据库中相关的素背景区域通过形态学闭运算保留下来。图像数目之间的比率。1．2纹样表示2．3结合相似性度量一组Gabor滤波器的卷积序列幅值通过具有一定方合并的纹理特征和形状特征之间的相似距离计算公向和一定规模的图像获得，这些幅值表示图像在一定去向式为和一定规模下的能量。为了找到具有类似的纹理图像或S(q，)一D(q，￡)+D(q，)(9)者区域，必须要通过图像纹理特征检索。图像

8、纹理特征是其中，7J和分别表示纹理的重权因子和外形特征。通过幅值的变换系数和标准变差t7来描述的。∑∑I(-