基于輪廓波變換和Hu不變矩的圖像檢索研究.pdf

1、本文在深入研究了常用的圖像檢索技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了一種 Contourlet變換域中融合子帶紋理統(tǒng)計特征和Hu不變矩的圖像檢索算法。本文在進行圖像檢索之前，首先對圖像進行灰度變換、尺寸變換、圖像不重疊分塊等預(yù)處理，以此統(tǒng)一圖像的尺寸大小，在滿足Contourlet變換的條件下提取圖像特征。其次，對圖像做Contourlet變換，提取所有Contourlet分解子帶的平均能量、標準差、峰態(tài)系數(shù)3個統(tǒng)計特征和Hu不變矩局部形狀特征。最后，將

2、紋理統(tǒng)計特征和Hu不變矩進行融合并歸一化處理，作為圖像的特征向量進行圖像檢索。相似度度量主要采用Manhattan距離函數(shù)。本文主要涉及了算法中Contourlet分解層次的選擇，Hu不變矩個數(shù)的選取和不同相似度度量方法的性能對比等研究。此外還將本文算法與其它檢索算法進行對比，并在不同的圖像數(shù)據(jù)庫中應(yīng)用本文算法進行了圖像檢索實驗。具體工作如下所示：
　?。?）算法參數(shù)對檢索效果的影響研究。應(yīng)用Outex(2320)紋理圖像數(shù)據(jù)庫，

3、研究 Hu不變矩的個數(shù)、Contourlet分解層次和相似度度量方法對圖像檢索平均查準率的影響，分析發(fā)現(xiàn)本文算法在做Contourlet（2,3,4,5）層次分解，取3個Hu矩，采用Manhattan距離進行相似性度量時，檢索效果最好，平均查準率達到了81.18％。
　　（2）算法的有效性研究。應(yīng)用Outex(2320)紋理圖像數(shù)據(jù)庫，將文中提出算法、小波變換融合紋理統(tǒng)計特征與Hu不變矩法、DT-CWT變換融合紋理統(tǒng)計特征與Hu不

4、變矩法、Contourlet變換域提取子帶紋理統(tǒng)計特征法和Contourlet變換域提取Hu不變矩特征法進行對比實驗研究，分析發(fā)現(xiàn)本文算法能夠得到較高的平均查準率，具有良好的有效性。
　?。?）算法的魯棒性研究。分別在MIT紋理圖像數(shù)據(jù)庫，Brodatz紋理圖像數(shù)據(jù)庫、GT人臉圖像數(shù)據(jù)庫和Outex(5104)紋理圖像數(shù)據(jù)庫上應(yīng)用本文提出算法進行了圖像檢索實驗研究，算法的平均查準率分別達到了87.04%、74.03%、74.54%