基于Q-shift双树复数小波系数的纹理图像检索

摘要

提出了基于Q-shift双树复数小波变换(DT-CWT)系数统计模型的纹理图像检索。与实数小波变换不同的是,Q-shift DT-CWT交替地使用近似1/4群延迟采样的滤波器组,提取具有平移不变性和良好方向选择性的图像特征。为了减少特征向量的维数,提出用广义高斯分布(GGD)统计模型拟合Q-shift DT-CWT系数的分布,克服了传统使用均值和方差描述图像特征缺乏分类准确性和检索精度不高的缺点,最后用KLD(Kullback-Leibler distance)测度进行纹理图像检索。对Brodatz图像库的仿真表明,新方法较DT-CWT+GGD+KLD组合算法查准率提高3.75%,较基于Gabor+加权均值方差(WMV)组合算法查准率提高了22.56%。