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基于纹理的图像检索算法研究

作　者: 闫晶莹
导　师: 王成儒
学　校: 燕山大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 图像检索纹理特征傅里叶变换小波变换距离测量度局部二值化模型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

基于内容的图像检索技术因其在检索图像时快捷、方便、准确等特点,已经被越来越多的研究者所重视。它是指对图像进行分析的同时提取特征,然后利用所得到的特征建立索引并在图像库中对图像信息进行检索,从而得到用户所需要的图像。而纹理作为图像的重要信息特征,在基于内容的图像检索中起着重要作用。目前,已有很多基于纹理的图像检索算法,但在纹理特征提取的准确性,系统建立的有效性等方面还不能满足人们的要求。首先,研究基于灰度共生矩阵、Tamura纹理分析及Gabor变换的纹理特征提取算法,采用各种算法对建立的图像数据库进行检索,以查全率和查准率作为测量标准对各种算法的结果进行比较。其次,为了提高纹理特征提取的效率,提出一种新的基于傅里叶变换的纹理特征提取算法。该算法先将图像进行傅里叶变换,然后把图像傅里叶域分割为12个扇形区域,计算扇形区域的平均值和方差,将其作为纹理特征,然后对图像进行检索,使用Caneberra距离函数测量图像的相似度,最后将图像按照相似度从大到小输出,得到检索结果。最后,为了提高基于内容的图像检索的准确度,采用颜色直方图和LBP算法相融合的思想设计实现一个基于纹理和颜色特征的图像检索系统,该系统用Visual C++7.0作为开发工具,使用MFC框架编程。同时对该实验所使用的算法与单独使用一种图像内容为基础的算法进行比较,比较的对象是检索的准确度。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-16
  1.1 论文背景以及研究意义  10-11
  1.2 CBIR 发展过程  11-12
  1.3 CBIR 发展现状  12-13
  1.4 CBIR 的未来方向  13-14
  1.5 本文研究内容及组织结构  14-16
第2章基于内容的图像检索  16-26
  2.1 CBIR 概述  16-19
    2.1.1 CBIR 的基础知识  16-18
    2.1.2 CBIR 系统性能评价准则  18-19
  2.2 CBIR 关键技术  19-25
    2.2.1 图像内容特征的提取方法  20-23
    2.2.2 特征间的相似性度量  23-25
  2.3 本章小结  25-26
第3章基于纹理特征的图像检索  26-39
  3.1 引言  26
  3.2 基于灰度共生矩阵的纹理分析法  26-32
    3.2.1 灰度共生矩阵的定义  26-27
    3.2.2 灰度共生矩阵算法  27-30
    3.2.3 实验结果及分析  30-32
  3.3 Tamura 纹理分析法  32-34
    3.3.1 Tamura 纹理描述法  32-33
    3.3.2 实验结果与分析  33-34
  3.4 基于Gabor 小波的纹理特征提取  34-38
    3.4.1 基于Gabor 小波的图像检索  34-37
    3.4.2 实验结果及分析  37-38
  3.5 本章小结  38-39
第4章基于傅里叶变换的纹理特征提取算法  39-53
  4.1 引言  39
  4.2 小波变换和傅里叶变换概述  39-45
    4.2.1 小波变换  39-42
    4.2.2 傅里叶变换  42-45
  4.3 基于傅里叶变换的纹理特征提取算法  45-47
  4.4 实验仿真  47-51
    4.4.1 参数设置  47
    4.4.2 数据测试  47-48
    4.4.3 试验结果与分析  48-51
  4.5 本章小结  51-53
第5章基于纹理和颜色的图像检索系统实现  53-66
  5.1 引言  53
  5.2 LBP 纹理统计特征提取  53-55
  5.3 HSV 颜色直方图提取特征  55-58
  5.4 系统设计  58-65
    5.4.1 图像检索系统框图  58-61
    5.4.2 开发环境及系统功能  61
    5.4.3 实验结果及分析  61-65
  5.5 本章小结  65-66
结论  66-68
参考文献  68-73
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  73-74
致谢  74-75
作者简介  75

基于纹理的图像检索算法研究

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