基于纹理与形状特征相结合图像检索技术

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1、基于纹理与形状特征相结合图像检索技术　　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：1672-7

2、800（2014）003-0142-020引言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（红、绿、蓝）的彩色图像变换成YUV颜色空间，通过使用Mallat的金字塔算法将表示灰度级图像的Y分量分解成小波系数。4基于小波变换的交互式遗传算法中的小波系数通过小波变换的图像分解得到，将RGB通

3、道中的50个最大系数提取出来，用于构建染色体3×50阵列。而颜色特征是HSV颜色空间的色调和饱和度分量图像的颜色自相关图。在多分辨率小波域中将所提取的颜色和纹理等特征相结合。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共生矩阵之间的相似性，降低图像检索功能的复杂性。早期的研究只采用颜色、纹理或者形状等单一的特性来检索图像，但是一个图像包含不同的视觉特性，所以它的检索结果不易实现。最近开发的算法包括颜色、纹理和形状特征，通过纹理和形状特征的质心距离的形态学闭运算和傅立叶描述符，与Gabo

4、r滤波器组合来提高检索性能。1提出方法本方法中，所述形态特征利用傅立叶描述符提取。纹理特征提取适用Gabor滤波器和形态闭运算，然后将合并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。式（2）中，W为调制频率F（x，y）的Gabor函数。Gabor函数包含一个有高斯函数调制合成的正弦曲线，σx和σy是高斯函数分别沿着x和y方向的空间标准偏差。4Gabor滤波器在图像上产生了一些不良影响，例如双边缘结构。这种双边缘结构可以将Gabor滤波图像的形态学闭运算转换成一个单一的边缘状结构。一个图像的结构影响形态学运算，在形态上的主要操作

5、是腐蚀和膨胀，这些操作的组合用于图像的闭运算，类似的结构化元素背景区域通过形态学闭运算保留下来。1.2纹样表示一组Gabor滤波器的卷积序列幅值通过具有一定方向和一定规模的图像获得，这些幅值表示图像在一定去向和一定规模下的能量。为了找到具有类似的纹理图像或者区域，必须要通过图像纹理特征检索。图像纹理特征是通过幅值的变换系数μde和标准变差σde来描述的。参考文献：[1]何文斌，梁利姣.基于改进Gabor函数的图像检索[J].计算机与现代化，2013（7）：138-141.[2]魏峰，王延涛.基于内容的图像检索技术综述[J].产业与科技论

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