探析基于颜色和纹理的图像检索

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1、而普它手斜校先警硕士学位论文题c十x女，目⋯⋯⋯．些王趣笪塑鲤堡盟圈婵捡盎⋯⋯一一⋯一I．mageRetrievalBa：sedonColorandTexture⋯⋯一⋯⋯一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一⋯⋯⋯⋯⋯⋯一⋯⋯作者姓名黑基通一指导教师姓名、职务一⋯王煎．醴l救援⋯一学科门类_工堂。学科、专业⋯．童避信皇至型器撞趔⋯一提交论文13期一⋯一⋯⋯一⋯三QQ七生=且⋯⋯一⋯⋯摘要基于内容的图像检索(Content．BasedImageRetrieval，简称CBLR)是当前的一个研究热点。该技术提取图像的颜色、纹理、形状等特征，然后将待查询图像的特征与图像库中图像的

2、特征进行匹配，并将和待查询图像特征相同或相似的图像返回给用户。本文分析了基于内容的图像检索的系统结构、特征提取方法和相似度匹配方法，在此基础上提出了两种图像检索方法，并给出了实验结果和分析。结合色度矩和小波系数统计特性的方法来进行图像检索。首先，色度矩的方法只需要提取一幅图像中很小的光谱特征，只用一个固定的很少数量的特征需要存储来表示一幅彩色图像。其次，由于小波系数提供了重要的方向信息，图像的小波系数的统计分布具有广义高斯分布特性。这里利用小波变换系数的统计特性，描述图像子带小波系数统计的特征矢量．试验结果表明色度矩和小波系数统计特性相结合是一种有效的图像

3、检索方法。应用灰度模式统计算子(LocalBinaryPattern简称LBP)纹理特征作为图像描述，为了增加直方图空间信息把图像分割成相同大小的kxk区域得到空间增强直方匿](histogramspatiallyenhancedLBP简称sEL)，这里比较了对图像3x3分块的空间增强方法和动态局部匹配的方法．试验结果证明，图像分块的SLE方法优于全局匹配的LBP方法，在相似度匹配时，将加权动态局部距离函数应用到动态区域匹配中，总体上进一步提高了检索精度。关键词：基于内容图像检索色度矩小波系数灰度模式统计算子AbstractContent-BasedIma

4、geRetrieval(CBIR)isapopulartechniqueinthefieldofimageprocessing．CBIRextractsvisualfeaturesastheretrievalfeatures，suchascolor'texture，shapeetc．Generally,featuresoftheexampleimageneededareextractedfirstly,andthencomparedwiththefeaturesofotherimagesinthedatabase．Aftertheresultisshowe

5、dtotheuser．BasedonresearchinrelativefieldincludingdetailedanalysisofCBlRarchitecture，featuresextractionmethodsandimagematchtechnique，twomethodsareproposedinthispaper．Wecombinedtwotechniquesofbasedonchromaticitymomentstechniqueandstatisticaldistributionofwavelettransformationcoeffi

6、cientsforcontent—basedimageretrieval(CBIR)．First，onlyasmallnumberoffeatures，calledchromaticitymoments，arerequiredtocapturethespectralcontent(chrominance)ofallimage．Onlyasmallfixednumberofcompactfeaturesneedtobestoredtoeffectivelycharacterizethecolorcontentofanimage．Secondly,thewav

7、eletcoefficientsprovideimportantdirectionalinformation，thestatisticsofimagewaveletcoefficientsisgeneralizedGaussiandistribution．Thisapproachformsthefeaturevectoroftheimagebytakingadvantageofthestatisticaldistributionofwavelettransformationcoefficients．Experimentalresultshowthatane

8、fficientimageretrievalmethodbased