图象检索中纹理特征提取的研究

摘要

多媒体技术和数字图书馆的发展和应用，使基于内容的检索技术成为图象处理和计算机视觉的前沿问题。基于内容的检索技术就是直接根据描述媒体对象内容的各种特征进行检索，它的研究目标是提供在没有人参与的情况下能自动识别或理解图像重要特征的算法。本文主要针对基于内容的图象检索技术中纹理特征展开研究，其所谓的内容包括图象纹理特征的分析和图象纹理特征的提取。 首先介绍了国内外基于内容的图象检索系统的研究现状，基本原理，查询方式以及应用领域。 其次，详尽地描述了纹理和纹理特征的定义，介绍了几种常用的纹理分析方法，有灰度直方图、边缘方向直方图、空间灰度共生矩阵、灰度-梯度共生矩阵和基于结构的纹理分析方法；重点介绍了Gabor滤波器和Gabor小波等特征提取方法以及高斯归一化的原理和方法，并对Gabor小波进行了高斯归一化处理。 另外，本文还介绍了相似性度量方法的特点和分类，以及在基于内容的图象检索技术中相关性反馈技术。 最后，本文设计了一个图象检索系统，并对系统的各个模块及其功能进行了介绍，实验结果表明归一化后的Gabor小波特征比未归一化的Gabor小波的检索效率提高了5-6个百分点，对于大部分图象，亮度变化比较明显，尤其是背景单一，层次分明的图象，检索效果更好。总结了本文的工作，对研究热点进行了展望。

目录

文摘

英文文摘

第1章绪论

1.1课题的学术背景

1.2研究目的和意义

1.3国内外的研究现状

1.3.1基于图像颜色的检索

1.3.2基于图像形状的检索

1.3.3基于图像纹理的检索

1.4国内外主要的图像检索系统

1.5主要研究内容

第2章基于内容的图象检索技术

2.1 CBIR的基本原理

2.2基于内容的图象检索系统

2.3基于内容的图象检索查询方式

2.3.1外部图例查询

2.3.2内部图例查询

2.3.3草图查询

2.4 CBIR的应用领域

2.5本章小结

第3章纹理分析与纹理特征提取方法简介

3.1纹理

3.1.1纹理特征

3.1.2纹理分析

3.2基于统计的方法

3.2.1灰度直方图

3.2.2边缘方向直方图

3.2.3灰度共生矩阵

3.3基于结构的方法

3.4基于频谱的方法

3.4.1基于Gabor小波变换的纹理分析方法

3.4.2 Gabor滤波器的参数确定

3.5归一化方法

3.6本章小结

第4章图象检索系统的相似性度量及反馈

4.1相似性度量的特点

4.2相似性度量方法的分类

4.2.1几何矩阵模型

4.2.2集合理论模型

4.3相关性反馈技术

4.3.1相关性反馈提出的背景

4.3.2相关性反馈技术的分类

4.3.3相关性反馈的总体结构

4.4常用的相似性度量方法

4.5本章小结

第5章原型系统及实验

5.1查询模块

5.2特征提取模块

5.3匹配模块

5.4实验结果与分析

5.5本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢