基于紋理特征的圖像檢索方法研究.pdf

1、隨著信息社會的發(fā)展，大容量存儲設(shè)備和數(shù)字化設(shè)備的出現(xiàn)和廣泛使用，以及多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速普及，導(dǎo)致圖像數(shù)據(jù)海量增加。為了迅速、準(zhǔn)確地從浩瀚的數(shù)字圖像庫中檢索到所需要的圖像，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)（CBIR）
　　 便產(chǎn)生了，成為研究的熱點。基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)有別于傳統(tǒng)的基于文本的圖像檢索，它實質(zhì)是一種模糊查詢技術(shù)，通過自動提取每幅圖像的視覺內(nèi)容特征作為其索引，找出特征空間與查詢圖像相近的圖像，從而實現(xiàn)圖像庫自動化、智能

2、化、人性化的圖像查詢和管理。在CBIR 系統(tǒng)中，圖像的特征提取和相似度匹配非常重要。在已存在的顏色、紋理、形狀等幾種特征提取中，由于紋理特征能很好地表征圖像，在圖像檢索中得到廣泛的應(yīng)用，因此本文主要是從基于紋理特征的圖像檢索方法展開研究。
　　 本文對基于內(nèi)容的圖像檢索的關(guān)鍵技術(shù)——特征提取進行研究、分析、實現(xiàn)，也對典型的檢索算法進行了對比并開發(fā)出了圖像檢索系統(tǒng)原型系統(tǒng)。
　　 為了有效提高圖像檢索性能，論文對檢索系統(tǒng)的

3、關(guān)鍵技術(shù)展開了研究，主要做了以下幾個方面工作：
　　 ①在研究基于內(nèi)容的圖像檢索中各種紋理特征檢索算法以及紋理特征描述的基礎(chǔ)上，設(shè)計了可自適應(yīng)的加權(quán)局部二值模式(local binary pattern,LBP)算法。該算法考慮的主要問題是：
　　 1）針對傳統(tǒng)的LBP 算法分析窗口不可調(diào)，該算法在傳統(tǒng)LBP 算法的基礎(chǔ)上結(jié)合了Tamura 紋理粗糙度達到自適應(yīng)分析窗口大小，得到更好的紋理分析性能；
　　 2）由

4、于不同的象素點在圖像中所處的位置不同，具有不同的意義，通過拉普拉斯算子計算每個象素點的加權(quán)值，即本文提出的可自適應(yīng)的加權(quán)LBP 算法，得到較好的檢索效果。
　　 ②對基于內(nèi)容的圖像檢索的基本檢索原理、圖像檢索系統(tǒng)的通用框架、關(guān)鍵技術(shù)、檢索系統(tǒng)的性能評價、相關(guān)反饋進行分析，得出圖像的特征提取以及圖像間的相似性度量是影響圖像檢索性能效果的關(guān)鍵之處。
　　 ③使用Matlab7.0 設(shè)計開發(fā)了基于紋理特征的圖像檢索原型系統(tǒng),可