基于纹理特征的图像检索

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基于纹理描述符的图像特征抽取方法探索与应用

基于纹理描述符的图像特征抽取方法探索与应用在计算机视觉领域，图像特征抽取是一项重要的任务，它能够将图像中的信息转化为计算机可以理解和处理的形式。

而纹理描述符作为图像特征抽取的一种方法，具有广泛的应用前景。

本文将探讨基于纹理描述符的图像特征抽取方法的原理与应用。

一、纹理描述符的原理纹理是指图像中具有一定规律和重复性的局部结构。

纹理描述符的目的是将纹理的特征抽取出来，以便于图像识别、检索等任务的进行。

常见的纹理描述符包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。

1. 灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生矩阵是一种描述图像纹理的统计方法。

它通过计算图像中不同像素之间的灰度值关系，来反映图像的纹理特征。

常见的灰度共生矩阵特征包括对比度、能量、熵等。

2. 局部二值模式（LBP）局部二值模式是一种用来描述图像纹理的二进制编码方法。

它通过比较像素点与其周围像素点的灰度值大小关系，将其转化为二进制编码，从而表示图像的纹理特征。

LBP特征具有旋转不变性和灰度不变性的优点。

3. 方向梯度直方图（HOG）方向梯度直方图是一种用来描述图像纹理的梯度统计方法。

它通过计算图像中不同像素点的梯度方向和梯度大小，来反映图像的纹理特征。

HOG特征在目标检测和行人识别等任务中有着广泛的应用。

二、基于纹理描述符的图像特征抽取方法基于纹理描述符的图像特征抽取方法主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理在进行纹理描述符的计算之前，需要对图像进行预处理，以消除噪声和增强图像的对比度。

预处理方法包括直方图均衡化、高斯滤波等。

2. 纹理描述符的计算在预处理之后，可以开始计算纹理描述符了。

根据具体的需求和任务，可以选择不同的纹理描述符算法进行计算。

例如，可以使用GLCM算法计算灰度共生矩阵特征，或者使用LBP算法计算局部二值模式特征。

3. 特征选择和降维计算得到的纹理描述符往往具有较高的维度，为了减少计算复杂度和提高分类性能，需要进行特征选择和降维。

一种主动感知的纹理图像检索方法

一种主动感知的纹理图像检索方法摘要：本文提出了一种基于主动感知的纹理图像检索方法，这种方法实现了高效可靠的纹理图像检索。

该方法利用纹理特征作为检索依据，使用主动感知方法来提取图像上可能隐藏的信息，以改善纹理图像检索的性能。

此外，我们还提出一种集成式的优化方法，可以有效地改善检索性能。

实验结果表明，与现有技术相比，我们提出的方法改善了纹理检索的性能，实现了更好的检索效果。

关键词：纹理图像，主动感知，检索方法，纹理特征，优化方法正文：1. 简介纹理图像检索是一种重要的图像处理技术，可以将图像中的特定信息快速准确地检测出来。

然而，传统的纹理图像检索方法可能无法有效地检测大量复杂的信息，因此，有必要开发更有效的纹理图像检索方法来解决这一问题。

本文提出了一种新的基于主动感知的纹理图像检索方法，旨在解决上述问题。

2. 方法本文提出的方法使用纹理特征作为检索依据，以检索纹理图像。

首先，基于纹理特征分析，将图像分割为邻域单元。

然后，使用主动感知方法来检测这些邻域单元中可能隐藏的信息，并改善纹理图像检索性能。

其次，我们提出了一种集成式的优化算法，以获得更好的检索效果。

最后，我们对纹理图像进行检索，以得到最终的结果。

3. 结果在实验中，我们针对不同的纹理图像进行测试，以评估所提出的方法的性能。

结果表明，与传统的纹理检索技术相比，所提出的方法改善了纹理检索的性能，实现了更好的检索效果。

4. 结论本文提出了一种基于主动感知的纹理图像检索方法，用于改善纹理图像检索性能。

实验结果表明，与现有技术相比，我们提出的方法改善了纹理检索的性能，实现了更好的检索效果。

5. 工作原理本文提出的方法是通过利用纹理特征来检索纹理图像。

首先，使用纹理特征对图像进行分析，将图像分割为邻域单元。

然后，使用主动感知方法检测图像上可能隐藏的信息，以改善纹理图像检索性能。

其次，我们提出了一种集成式的优化算法，以改善检索性能。

它通过分析纹理特征和主动感知过程中提取到的信息，有效地使检索结果更加准确。

基于纹理的图像检索

Ｓ／ｃ，ｈｎｓｍ－ｃｎｅＺｏｇ／Ｕｅｕ
ＡｂＩｓ喇
：ＦａｕｅｂｓｄｉｇｅｒｖｌａｏｌｒｎｌＲｎｏｎｍｕｔｄａｄｔａｅｍａａｅｎｎａａｔｎｍｉｉｎ．ｎｅｔｒ－ａｅｍａｅｒｔｅａｓｇｔｏａｄｎｒａｅｆｎｉｉｈｎｅｏｅｉｌｍｅｉａａｓｉｂｎｇｍｅｔｄｄｔｒｓｓｏＩａａｓ
摘要：基于特征的图像检索在多媒体数据库管理和多媒体通信传输中得到越来越多的重视。介绍了基于纹理特征的特征提取方法，并对提取出的特征进行维数缩减。对真实图像库的检索实验表明，用此方法检索出的图像更符合人的视觉特性。关键词：多媒体数据库；图像检索；特征；纹理中图法分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：１０．９（０２１－０２００１６５２０）００８－２３
ＩｇｔｅａｉｇＴｅｔｒｅｔｒｓｍａｅＲｅｒｖｌＵｓｎｘｕｅＦａｕｅｉ
ＷＡ－ｏｇ，ＬｅＹＡＺｅｇａ２ＮＧＨｅｙｎＩｉ，ＬＯｈｎｏｎ
（．ｎｔｕ１Ｉｓｔｔｏｉｅｆ
维普资讯
・
８・２
计算机应用研究
２００２正
基于纹理的图像检索
王和勇，李
５０７）１２５
磊，姚正安
（．１中山大学软件研究所，广东广州５０７；２中山大学数学与计算科学学院，广东广州１２５．

基于纹理和高斯密度特征的图像检索算法

ｅｐａｉｄｅｌｏｔｍｆｒｏｒｓｅｇｔｅａｉｐｏｏｅａｅｉＧａｓｉｅｓｙｆａｒ（Ｆ．Ｔｉａｇｒｈｍｈｓｅ．ＡｎｗａｇｒｈｍｐｅｓｄｉｅｒｒｖｌｓｒｐｓｄｂｓｄＯｕｓｎｄｎｉｔｅＧＤ）ｈｓｌｏｉｍｚｉｏｃｍａｅｉｌａｔｅｕｔ
第２９卷第１９期
ＶＯ１２．９
ＮＯ
ＣｏｕｅｇｎｅｉｇａｄＤｅｉｎｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｓｇｎ
２０年１月０８０
０ｃ．２０ｔ０８
基于纹理和高斯密度特征的图像检索算法
ＷＡＮＧｉｎｆｎ，ＬＩＺｉｕＪａ —ｅｇＵ — ｎｋ
（ｐｒｎｆｍｐｔｒＤｅａｔｔｍｅｏＣｏｕｅ，ＣｈｎｑｎｌｔｎｃＰｌｔｃｎｃＣｌｇ，Ｃｈｎｑｎ００ｏｇｉｇＥｅｒｉｏｙｅｈｉｏｌｅｃｏｅｏｇｉｇ４０２，Ｃｈｎ）１ｉａ
ｔｅｒｖｇｓａｅｎｔｅｒｏｔｎｅｔｒｓａｄｔｘｕｅｆａｕｅＴｓｎｖｌａｅｔｅｐｏｏｅｌｏｉｍｓｘｅｉｎｓｗｉｏｒｔｅｅｉｉｍａｅｓｄｏｉｃｎｅｔａｕｅｎｅｔｒｅｔｒ．ｏｔｔｄｅａｕｔｒｐｓｄａｇｒｈ，ｅｐｒｂｈｆｅａｈｔｍｅｔｔａｈｄｔｂｓｆ１０ｇｓｒａｉｄｏｔＩｏａｓｎｗｉｘｓｉｇｒｐｅｅｔｔｅｔｃｎｑｅ，ｔｅｅｐｒｎａｒｓｌｏｔｅＳ — ａａａｅｏ０００ｉｍａｅｅｃｒｅｕｎｃｍｐｒｏｔｅｉｎｒｓｎａｉｈｉｕｓｈｘｅｉａｉｈｔｅｖｅｍｅｔｌｅｕｔｓｗＵｓｈｈ

基于纹理的图像检索

有比较好的检索效果。
关键词：图像检索；纹理特征；小波分析；Ｇｂｒａｏ
ｌｇＲｅｒｅｖｂｓｄｍａｅｔｉａｌａｅｏｎＴｅｕｅｘｔｒＦｅｔｅａｕｓ
ＹＮｉ－ｙｎＷＡＧＣｅｇｕＷＡＮｕ一×ａＡＪｎｇｉｇ．Ｎ－ｈｎ－ｒ．ＧＹｎｉｏ
ＡｂｔａｔＴｇｔｈｒｈｍｅｎ，ｈｒｔｒａｏｔｘｕｅｆａｕｅｂｓｄｎＧｒｙＬｖｌＣ－ｏｃｒｅｃＭａｒｉｒａｈｄＬｔｃｌｉｇｓｒｃ：ｏｅｔｅｉｔｇａｓｔｅｅｉｌｆｅｔｒｅｔｒｓａｅ０ｖａｅｅｏｃｕｒｎｅｔｉｓｅｓｅ．ｅｏｏｍａｅｘｒｂｃｍｅａｉｇｔｘｔｒｆａｕｅｂｒｔｉｅｆｒｅｏｇｒｙｍａｅ，ｅｕｅｅｔｒｓｅｅｒｖｄｏｍｆｕｄｒｃｉｎ，ｎｌｄｇｎｒｙ，ｎｒｐｉｒｉａｒｘｎｒｌｔｄｅｔｒｈｔｒｔｘｕｅｅｏｒｉｔｓｉｃｉｅｅｇｅｔｏｙ，ｅｔａｅｏｕｎｎｍｔｉａｄｅａｅｖｃｏｔａａｅｅｔｒｆａｕｅｖｌｅＬｔｒ．ｈｒｔｉａｆｅｔｒｆａｕｅｂｓｄｄｎｅｔｒｓａｕ：ａｅｔｅｅｒｌｔｘｕｅｅｔｒｓａｅｅｏＧａｏｗａｅｔ．ｒｔｅｇｂｒｖｏｂｒｖｌＦｉｌｓｔａｏｗａｅｔｅｈｍｏｈｒｖｌｂｔｅｔｅｗａｅｔｔｅｍａｅｖｌ，ｉｉｇｗ＿ｅ】】ｂ

cbir地原理和基础

cbir地原理和基础
CBIR，即基于内容的图像检索，是一种用于图像检索的技术。

它的原理和基础主要基于图像特征的提取和匹配。

具体来说，CBIR首先从待检索的图像中提取出各种特征，如颜色、纹理、形状和空间关系等。

然后，将这些特征与图像数据库中的特征进行比较，找出相似的特征，从而找出相似的图像。

为了实现这一过程，CBIR需要具备以下基础：
1.特征提取：这是CBIR中最关键的步骤。

好的特征能够有效地描述图
像的内容，提高检索的准确率。

常用的特征包括颜色、纹理、形状和空间关系等。

2.特征匹配：在提取出特征后，需要将这些特征与数据库中的特征进行
比较，找出相似的特征。

这一过程需要考虑到特征之间的相似性和距离度量。

3.相似度排序：在比较了特征之后，需要将相似的特征按照相似度进行
排序，以便用户能够快速找到他们需要的图像。

4.索引技术：为了加快检索速度，CBIR需要使用索引技术来对图像特
征进行索引。

常用的索引技术包括哈希索引、B树索引和倒排索引
等。

通过这些原理和基础，CBIR能够实现快速、准确的图像检索，为用户提供更好的检索体验。

基于特征抽取的图像检索方法与实例分析

基于特征抽取的图像检索方法与实例分析随着数字图像的广泛应用和存储技术的快速发展，图像检索成为了一个重要的研究领域。

图像检索的目标是根据用户的查询需求，从大规模的图像数据库中快速准确地检索出相关的图像。

基于特征抽取的图像检索方法通过提取图像的特征信息，将图像转化为一组数值特征，从而实现对图像的高效检索。

本文将介绍基于特征抽取的图像检索方法，并通过实例分析来说明其应用。

一、基于特征抽取的图像检索方法1. 特征提取特征提取是基于特征抽取的图像检索方法的核心步骤。

常用的特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。

颜色特征可以通过提取图像的颜色直方图或颜色矩来表示；纹理特征可以通过提取图像的纹理统计信息（如灰度共生矩阵）来表示；形状特征可以通过提取图像的边缘信息或轮廓信息来表示。

特征提取的目标是将图像转化为一组数值特征，以便进行后续的相似度计算。

2. 相似度计算相似度计算是基于特征抽取的图像检索方法的关键步骤。

在特征提取之后，需要计算查询图像与数据库中每个图像之间的相似度。

常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度和相关系数等。

相似度计算的目标是确定查询图像与数据库中图像的相似程度，从而确定检索结果的排序。

3. 检索结果排序检索结果排序是基于特征抽取的图像检索方法的最后一步。

在相似度计算之后，需要根据相似度的大小对检索结果进行排序，以便用户能够快速准确地找到所需的图像。

常用的排序方法包括基于相似度的升序排序和基于相似度的降序排序。

检索结果排序的目标是将与查询图像最相似的图像排在前面，提高检索效率。

二、实例分析为了更好地理解基于特征抽取的图像检索方法的应用，下面将通过一个实例进行分析。

假设我们有一个包含1000张猫和狗的图像数据库，并且我们希望根据用户的查询，从数据库中检索出与查询图像最相似的图像。

首先，我们通过颜色特征提取方法提取图像的颜色直方图。

查询图像是一张黄色猫的图片，我们可以通过计算查询图像的颜色直方图与数据库中每个图像的颜色直方图之间的欧氏距离，来计算它们之间的相似度。

基于EBP—OP算法与纹理特征的图像检索

种情况：
（．＝－（Ｘ＝ＤｙｉＤＹ０）Ｄ０，－）一
性能稳定的特点，目前基于内容的检索系统的一主要是条基于纹理特征的图像检索有三个关键，要采取有效的特征提取方法．是要有准二确的特征匹配算法。文采用版度共牛矩阵提取图像的纹理特该征．然后采用ＥＰＯＢ — Ｐ方法对提取到的纹理特征进行分类解
ＡｂｔａｔＴｘｕｅｂｓｄｉｇｅｒｖｌｈｓｇｔｍ。ｅａｄｍｏｅａｔｎ［ｒｉｌｍｅｉａａａｅｍａａｅｎｎａｅｓｒｃ：ｅｔｒ — ａｅｍａｅｒｔｅａａｏｒｎｒｔｔｔｎｍｕｔｄａｄｔｂｓｎｇｍｅｔａｄｄｔｉｅｏｉｔｎｍｉｓｎＡｉｄｆｉｇｅｒｅａｒｓｓｉｋｎｏｍａｅｒｔｉｖｌａｏｍｅｈｄｓｒｐｓｄｎｈｓｐｐｒｗｈｃｂｓｄ１ｅｒｅｔｒｓａｄＥＢ — ｔｏｉｐｏｏｅｉｔｉａｅｉｈａｅｏ．ｔｎｕｅｆａｕｅｎＰＯＰ３ａｇｒｔｍｆｒｍｕｉｙｒｄｎｕａｅｖｒｓＦｒｔｓｌｃｓｅｔｒｅｔｒｓａｅｏｅｒｙｅｅｌｏｉｏｈｌｅｅｅｒｌｎｔｏｋ．ｉｅｅｔｈａ，ｓｔｘｕｅｆａｕｅｂ．ｄｎｔｇａ－ｌｖｌ￣ｈａｄｈｎＢＰＯＰｎｕａｅｗｒｓｕｅａａｃａｓｅｈｘｅｍｅｔｒｓｌｈｗｔａｔｉｎｔｅＥ — ｅｒｌｎｔｏｋｉｓｄｓｌｓｉｒｅｅｐｒｎａｅｕｔｓｏｈｔｈｓｉｆＴｉｌｓ

基于纹理谱描述子的图像检索

［键词】纹理；理分类；理谱；关纹纹图像检索
［图分类号】ＴＩ１中Ｐ８［献标识码】Ａ文［章编号】１７２９（０８０ —０３文６２— ５０２０）３０６—０４
０引言
随着Ｉｔｔ多媒体技术的飞速发展，ｎｍｅ和ｅ图像和视频等多媒体数据急剧增加．了快速准确地找到感兴趣的内容，为人们提出了基于内容的图像检索技术（ｏｔｔａｄＩａｅＲｔｅａ，ＢＲ，究利用计算机实现图像自动分类和检索的Ｃｎｎ —ＢｓｇｅｉｌＣＩ）研ｅｅｍｒｖ方法、中，其图像的内容表示和语义理解是目前研究的热点和难点．ＰＧ一７提出了图像内容描述子的概念 … ，颜色描ＭＥ如述子、理描述子、状描述子等．纹形作为图像最为显著的视觉特征之一，理一直是图像分析的重要内容．理是表达物体表面或结构的属性，应图纹纹反像的一种局部结构化特征．体表现为在图像像素点某邻域内灰度级或颜色的变化，种变化是空间相关的．理由纹具这纹理基元和基元的排列两个要素组成ｊ．纹理基元是一个具有某种色调属性或区域属性的像素和连续集，以通过平均亮度、大或最小亮度、寸、状等可最尺形

一种基于纹理的图像检索算法

水平方向：（）ｌ（２ｙ２１）＝，＋）Ａ（￣ｌ一－，
科技论坛
・９・５
种基于纹理图像检索算法
许兀飞
（西安科技大学计算机学院，陕西西安７０５）１０４摘要：通过分析原有纹理粗糙度，出一种改进的纹理粗糙度算法：提在选取领域尺寸和计算领域均值差值这两个方面需要改进。实验表明，改进纹理粗糙度具有更强的纹理分辨能力和更好的旋转不变性，于改进纹理粗糙度的图像检索结果优于原有纹理粗糙度的图基
像检索结果。关键词：于内容的图像检索；理；糙度基纹粗
２选取领域尺寸１纹理是描述图像时常用的— 个概念（似于颜色，也常取决于感类原有Ｒｓｎｅ纹理粗糙度的算法的基本思想是从不同的领域尺寸ｏｅｆｌｄ知）作为图像的—个重要特征，。纹理也是基于内容检索的—条主要线索，中根据领域均值差值最大准则确定尺寸，然后根据所确定的最佳尺寸来是图像中—个重要而且又难以描述的特征。很多图像在局部区域内可能呈现出不规则性，而在整体上却表现出某种规律性。习惯上把图像中这种计算图像的纹理粗糙度。可见，关键是选取领域尺寸。原有纹理粗糙度算法采用指数量化来选取领域尺寸。但实际上选取领域尺寸存在两种量化局部不规则而整体有规律的特陛弥之为纹理。１对应于人眼视觉感受的纹理特征方法：指数量化和线『量化。下面，生具体分析一下这两种量化方法。首先我们分别给出指数量化和线ｆ量化的数学表达形式：生Ｔｒｒ等人研究了一系列的对应于人眼感受的纹理特征，ａｕａｎ分别为粗糙度（ａｓｎｓ、对比度ｃｎｒｓ、方向性（ｒｃｏａｔ、线ｆｃｒｅｓ０ｅ１ｏｔｔａ）ｄｅｔｎｌｙｉｉｉ）生状指数量化：（）ｎ＝Ｍ１＋（）８线『量化：Ｈ＝Ｍ × ＋生Ｓ（）ｎ１（）９（ｅｌｅｅｓ规整度（ｇｌｒｙ１ —ｉｎｓ、ｉｋｎ）ｒｕａｉ）ｅｔ和平滑度（ｕｈｅｓ并对每种纹理特ｒｇｎｓ）０等，征给出了近似的数学描述。从人的感知经验可知，糙度、比度和方向粗对其中：≥１Ｍ≥２Ｍ为常数。ｎ，，根据公式（）８和公式（）９就可以得到两组性是＾们区分纹理时所用的三个最主要特征，中粗糙度是最基本、重领域尺寸序列。其最我们计算每组领域尺寸序列相邻尺寸距离，作为相应量化要的纹理特征。方法的量化精度：纹理的定义是很广泛的，但从狭义的观点来看，纹理就是粗糙度。为指数量化：Ｓ（）Ｅ＋）ｓ（）一Ｍ一）Ａｎ＝Ｓ１Ｅ一一Ｍ＝（１Ｍ（０１）了能够正确运用纹理粗糙度，需对其进行有效的数学描述。最早在这一方线性量化：Ｓ（＝Ｌ＋１Ｓ（＝Ｍ×ｎ）Ｍ× ＝Ａ）Ｓ（）Ｌ）ｎｎ一ｎ（＋１一ｎＭ（１１）令Ｃ－１，＝Ｍ－ ≥１则有 △ ｎ一△ ＝Ｍ（Ｍ一）。由ｎ，（）（）Ｃ１ ≥１得面有奠基ｌＴ作的是Ｒｓｎｅ等，ｆ在一系列的纹理粗糙度尺度生ｏｅｆｌｄ门基础上提出了基于最佳尺寸的纹理粗糙度算法。这种算法一方面克服了Ｃ一一１，由Ｍ≥２得 △ 一Ｓ（＞０即 △ ｅ）Ａ）Ｍ ≥０又，（Ａ），Ｓ（ ≥ Ｓ）ｎｔ粗糙度对对比度的依赖Ｉ另一方面能有效地处理显微纹理图像。此外生，由上面的分析可以得出结论：指数量化的精度低于线性量化。那么采ＫｒＴｍｒ等人所使用的纹理粗糙度，也都基于Ｒｓｎｅ纹理粗用指数量化选取领域尺寸的纹理粗糙度算法对纹理模式的分辨能力不ａｕ和ａｕａｏｅｆｄｌ糙度算法。下面，我们给出Ｒｓｎｅ纹理粗糙度算法的步骤：ｏｅｆｌｄ如线性量化。既然指数量化的精度低，么如果采用指数量化来选取领那步骤一：对每—个像素，计算多尺寸领域均值。选取领域尺寸为２的域尺寸，就有可能会出现具有不同基元尺寸的纹理图像却具有相同纹理幂次方，２２２３。我们采用的领域尺寸为２的幂次方加一，如 ×， …３ × ２即粗糙度特征参数自Ｊ。勺情况（１ ×（Ｋ１，中ｋ。像素（，的领域均值为２＋）２＋）其 ≥１ｘ）ｙ２计算领域均值差值２生１ｙ｜原有粗糙度算法的第二步是计算领域均值差值。它的关键是确定关＾）（ｙ，一 ∑ ｆ，／１（）（＋）ｉ２于当前像素对称像素的坐标位置。原有算法在关于当前像素在水平方向、其巾ｋ１ｙ ≥ ，）素的灰度值。为像垂直方向上对称像素的均值差值，这无疑是不够准备。因为它没有考虑到步骤二：每一４ｆ素，算在水平方向上和在垂直方向上关于当像素局部梯度方向对计算领域均值差值的影响。对－＂￣训ｇ前像素对称的两个领域边缘像素的领域均值差值。下面分别给出在水平为了更好地说明这— ，我们将灰度图像像素梯度矢量的模记为ｌ， △ ｑ和垂直方向上的领域均值差值计算公式：水平夹角记为０。Ａ可由公式计算得到，ＪＧＪ０可由公式（３计算得到，１）

基于纹理的图像检索

查询模块：用户提供多样的查询手段，支持用户根据不同应用进对以行各种类型的查询工作。特征提取模块系统需要将用户的查询要求转化为对图像内容比较抽象的表达和描述，即以一定的计算机可以方便表达的数据结构描述图像给定
法有：傅立叶功率谱法、ａｏ变换和小波变换。Ｇｂｒ
随着计算机技术、息以及网络技术的飞速发展，信多媒体数据的数量
也以惊人的速度增长统的基于关键字和文本描述的检索模式已经不能满传足海量图像检索的需要。因此基于内容的图像检索技术成为近年来国内外研究的热点。基于内容的图像检索ＣＲ（ｏｔｎａｅｍａｅＲｅｒｖ１指从ＢＩＣｎｅｔＢｓｄＩｇｔｉａ）ｅ是图像本身的内容人手来检索数据库中与目标图像相近的图像。区别于传统它的检索手段，了图像理解技术，而可以提供一种从海量的图像库中，融合从根
的内容。
熵Ｈ（，） ∑ｉｉｄＢ）ｐ（ＪＩｅ）ｄｅ＝一ｉＰ（，Ｉ，ｊｉｊ）
是图像所具有的信息量的度量，纹理信息也属于图像的信息，是一个随机性的度量，当共生矩阵中所有元素有最大的随机性、间共生矩阵中所空有值几乎相等时，生矩阵中元素分散分布时，较大。表示了图像中纹共熵它理的非均匀程度或复杂程度。

基于形状和纹理的图像检索

不变量作为形状特征，同时提取小波各频道能量作为纹理特征。然后将形状特征和纹理特征分别进行高斯归一化，计
பைடு நூலகம்
算图像形状和纹理的相似度。最后，用形状和纹理相似度的加权和进行图像检索。试验结果表明该方法对噪声具利
有较强的鲁棒性，具有尺度、平移和旋转不变性。
关键词基于内容的图像检索，小波变换，ａｏＲｄｎ变换
Ｓｐ－ｅｔｒｓｄＩｈａｅｔｘｕｅＢａｅｍａｇｔｉｖｌｅＲｅｒｅａ
ＡＮｈ— ｎＺＺｉ・ＹｏｇＨＡＯｈｎＺＨＯＵ・ｕＳａＬｉａ・Ｈ
（ｈｏｆＣｏＳｃｏｌｏｍｐｕｅｃｅｃｎｇｎｅｒｎｔｒＳｉｎｅａｄＥｎｉｅｉｇ，ＸｉｉｎＵｎｖｄａｉ．，Ｘｉａ１０） ’ｎ７０７１
ＡｂｔａｔＩｈｓｐｐｒｈｎａｉｎｓｎｄｎｔａｓｏｍｓｃｎｔｕｔｄａｄａｎｗｍａｅｒｔｉｖｌｌｏｉｍａｅｓｒｃｎｔｉａｅ，ｔｅｉｖｒｔｕｉｇＲａｏｒｎｆｒｉｏｓｒｃｅｎｅｉｇｅｒｅａｇｒｔａａｈｂｓｄｏｈｐｎｅｔｒｎｏｍａｉｎｉｒｓｎｅ．Ｉｕｎｏｂｅｔｎｕｔｓａｅｅｇｍａｅｙｔｅｗａｅｅｄｌｓｎｓａｅａｄｔｘｕｅｉｆｒｔｏｓｐｅｅｔｄｔｔｒｓｔｅｇｔｉｇｍｌｉｃｌｄｅｉｇｓｂｈｖｌｔｍｏｕｕ — ｍａｉｍｆｅｅｏｏｉｇｔｅｉｇｓｗｉｖｌｔｔａｓｏｎｔｅａｇｒｈｘｍｕａｔｒｄｃｍｐｓｎｈｍａｅｔｗａｅｅｒｎｆｒｉｈｌｏｉｍ．ＴｈｄｎｉｖｒａｔｉｅｔａｔｄｔｈｍｔｅＲａｏｎａｉｎｓｘｒｃｅｏｂｈｈｐｅｔｒｆｍａｅｔｈｕｔｃｌｅｇｇｓａｄｔｅｅｅｇｆｅｅｙｓｂｆｅｕｎｙｂｎｓｉｘｒｃｅｏｅｔｅｓａｅｆａｕｅｏｇｏｅｍｌｉａｅｄｅｉｉ－ｓｍａｅｎｈｎｒｙｏｖｒｕｒｑｅｃａｄｓｅｔａｔｄｔｂｈｅｔｒｅｔｒｆｉｇ．ＴｈｕｓａｏｅＳｕｅｏｎｒａｉｅｔｅｄｆｅｅｔＳｂｃａａｔｒｉｔｎｅｔｈｅｔｅｔｘｕｅｆａｕｅｏｍａｅｅＧａｓｉｎｍｄｓｄｔｏｍｌｈｉｒｎＵ－ｈｒｃｅｓｄｓａｃｏｔｅｚｆｓａｅｆａｕｅｏｇｎｈｅｔｒｅｔｒｆｉｇｅａａｅｙｈｐｅｔｒｆｉｍａｅａｄｔｅｔｘｕｅｆａｕｅｏｍａｅｓｐｒｔｌ．Ｔｈｈｐｉｉｒｙｏｇｓａｄｔｅｔｘｕｅｓｍｉｅｓａｅｓｍｌｉｆｉａｔｍａｅｎｈｅｔｒｉ — ｌｒｙｏｍａｅｒｏｕｅｙｔｅＥｕｌｅｎｄｓａｃｅａａｅｙａｉｆｉｇｓａｅｃｍｐｔｄｂｈｃｉａｉｔｎｅｓｐｒｔｌ．Ｆｉａｌｈｉｈｅｕｆｔｅｓａｅｓｍｉｒｙｔｄｎｌｙ，ｔｅｗｅｇ－ｔｄｓｍｓｏｈｈｐｉｌｉａｔｏｍａｅｎｈｅｔｒｉｉｒｔｆｉｇｓｃｎｂｈｉｉｒｙｂｔｅｈｕｒｉｇｉａｅａｄｏｈｒｉｇｓＥｘｆｉｇｓａｄｔｅｔｘｕｅｓｍｌｉｙｏｍａｅａｅｔｅｓｍｌｉｅｗｅｎｔｅｑｅｙｎｇｎｔｅｍａｅ．ａａｔｍ－ｐｒｎｓｉｄｃｔｈｔｔｉｍｅｈｄｉｒｂｓｎｓｏｔｅｎｉｅｎｉａｅＳｓｍｉｒｔｅｒｅａｎａｈｒｐｒｙｏｅｉｍｅｔｎｉａｅｔａｈｓｔｏｓｏｕｔｅｓｔｈｏｓｓｉｍｇ ’ ｉｌｉｒｔｉｖｌａｄｈｓｔｅｐｏｅｔｆａｙ

基于纹理和形状特征相结合的图像检索技术

波变换的图像分解得到，将ＲＧＢ通道中的５０个最大系数提取出来，用于构建染色体３× ５Ｏ阵列。而颜色特征是ＨＳＶ颜色空间的色调和饱和度分量图像的颜色自相关图。在多分辨率小波域中将所提取的颜色和纹理等特征相结
０引言
图像检索技术可能是基于文本或是基于内容的。基
的形状和纹理特征用于图像检索，所提出的方法如图１所
示。
于文本的图像检索需要手动注释文本描述，容易概念化而
且手动标注图像需要更多的人力，造成人才浪费。基于内容的图像检索通过考虑颜色、内容、纹理等特征进行图像
…
共生矩阵之间的相似性，降低图像检索功能的复杂性。
早期的研究只采用颜色、纹理或者形状等单一的特性来检索图像，但是一个图像包含不同的视觉特性，所以它的
。
Ｅ一１，Ｄ是规模尺度，Ｅ是取向数目。Ｆ主是Ｆ的复
关键词：图像检索；纹理；Ｇａｂｏｒ滤波器；傅立叶描述
中图分类号：ＴＰ３１７．４
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７２ — ７８００（２Ｏ１４）００３ — ０１４２ — ０２理特征提取适用Ｇａｂｏｒ滤波器和形态闭运算，然后将合并

基于纹理和形状特征的医学图像检索研究

·99·收稿日期：2010－03－17*陈爱民常州机电职业技术学院讲师（江苏，常州213164）。

文献[1]指出，决定基于内容的图像检索（CBIR ）性能好坏的两个最重要的问题是：如何利用图像的低级可视特征如颜色、纹理、形状等有效地表示图像的内容，即图像特征提取；如何度量图像之间的相似性。

文献[2]中介绍了几个在系统中广泛使用的相似测量公式如Minkowski－Form 距离公式等。

图像检索评价方法常用的是图像的查准率（Precision ）和查全率（Recall ）。

文献[3]使用了另外一种方法进行检索性能评价，下面引入评价公式。

这里先设P N 为返回的前N 个结果中的正确率，又设R 为某一具有特定语义含义的图像集合。

现给出示例图像q i ，i＝1，…，M ，M 是为测试系统检索性能而预先设定的示例图像个数，存在q i ∈R ，在对q i 的一次检索中系统返回的前N 个结果为p j ，j＝1，…，N ，那么正确率P N （q i ）定义为：P N （q i ）＝Nj ＝1Σψ（p j ,R ）其中，ψ（x ，Y ）＝1,if （x ∈Y ）0，if （x 埸Y 埸）（1）那么对于所有示例图像q i ，就得到一个平均正确率，定义为：P N ＝Mj ＝1Σ（P N（q i ））（2）1基于纹理特征的图像检索技术纹理是指图像象素灰度或颜色的某种变化，要描述图像的纹理就必须要知道各个象素及其邻近象素的灰度分布。

纹理图像中灰度分布通常具有某种周期性，即使灰度变化是随机的，也具有一定的统计特性。

1．1灰度差分统计法灰度共生矩阵[4]是提取图像纹理特征的一种有效方法，如果设灰度值的级数为k ，则灰度共生矩阵的大小为k×k 。

采用灰度差分统计法，这种方法和共生矩阵法一样都能利用象素的空间信息，并且物理意义上显得更为直观。

下面给出灰度差分统计法的定义，假设图像中任意一点为（x ，y ），所对应的灰度值为g （x ，y ）；现有偏离它的另一点为（x＋Δx ，y＋Δy ），它的灰度值为g （x＋Δx ，y＋Δy ），计算这两个象素的灰度差别为：g Δ（x ，y ）＝g （x ，y ）－g （x＋Δx ，y＋Δy ）。

基于颜色和纹理特征的彩色图像检索

ｉｇａｄＡｐｅｆｎ，００４（９：７ — ７．ｎｎｐＨａｏｓ２１，６２）１６１８ｉ
ＡｂｔａｔＡｏｅｉｇｅｒｅａｔｏｂｓｄｏｏｏｎｅｔｒｆａｕｅｓｒｐｓｄＢａｅｎｔｅｑａｔａｉｎｏｈｓｒｃ：ｎｖｌｍａｅｒｔｉｖｌｍｅｈｄａｅｎｃｌｒａｄｔｘｕｅｅｔｒｉｐｏｏｅ．ｓｄｏｈｕｎｉｔｆｔｅｚｏ
ｃｌｒｉＶｄｌｃｌｒｈｓｏｒｍＳｎｒｄｃｄａｈｏｏｅｔｒ．ｈｎ，ｅｕｎｉａｉｎｒｓｌａｅｃａｓｆｄｉｔｉｅ－ｏｏｎＨＳｍｏｅ，ｏｏｉｔｇａｉｉｔｏｕｅｓｔｅｃｌｒｆａｕｅＴｅｔｑａｔｔｅｕ￣ｒｌｓｉｅｎｏｄｆｒｈｚｏｉ
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１６７
２１．６２）００４（９
ＣｍｕｅＥｇｎｅｉ ” ４ｆ肋计算机工程与应用ｏｐｔｎｉｅｒｇ口ｆ口ｒｎｃ
基于颜色和纹理特征的彩色图像检索
孙君顶，郭启强，雪梅周
ＳＮＪｎｄｇＧ —ｉｎ，ＨＯＵＸｕ－ｉＵｕ．ｉ，ＵＯＱｉａｇＺｎｑｅｍｃ

基于纹理的图像检索算法研究

点问题。目前基于内容的图像检索主要有３个研究方向，分别是基于图像颜色特征的检索、基于图像纹
理特征的检索和基于图像形状特征的检索。图像的纹理是描述图像特征的一个常用概念，很多图像在局部区域内可能呈现出不规则性，而在整体上却表现出某种规律性，把图像的这种特性叫做纹理，纹理虽然
中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标志码：Ａ
０引言
人类对物质世界的感知过程中大部分的信息来源于视觉。图像作为一种重要的信息载体，具有形象直观、内容丰富等特点，是表达信息的一种重要方式。特别是随着多媒体技术的发展和信息时代的到来，使得人们越来越多地接触到大量的图像信息，有效地组织、管理和检索大规模的图像数据库成为迫切需
要解决的问题。传统的数据库检索采用基于关键字或描述性文本的检索方式，这种方法往往不能满足人们的需要。因此基于内容的图像检索成为当前国内外的一个研究热点，所谓基于内容的图像检索（Ｃｏｎｔｅｎｔ —ＢａｓｅｄＩｍａｇｅＲｅｔｒｉｅｖａｌ，ＣＢＩＲ），是指根据图像中物体或区域的颜色、形状或纹理等特征以及这些特征的组合来检索图像，这是计算机图像处理、图像理解、计算机视觉、模式识别和数据库技术的有效结合，充分体现了图像所含的信息特点，又充分结合了传统数据库技术，是一项在理论研究和实际应用中都极有前途的新技术，特别是近年来的技术的发展，基于图像内容查询技术的应用前景变得更为诱人Ｊ。目前在搜索引擎、医学ＣＴ、家庭用图像检索等方面，ＣＢＩＲ的应用极为广泛。基于内容的检索技术的研究早期主要是基于文本的检索，方法是利用关键字、文本标题和附加描述

基于纹理特征的图像检索技术研究

基于纹理特征的图像检索技术研究在当前数字化信息时代，图像信息的检索技术成为了热门研究领域之一。

随着数字图像的产生和存储方式不断更新，如何更加高效、精确地检索图像数据成为了研究者们所关注的问题。

其中，基于纹理特征的图像检索技术以其高效、快速、准确等优点而备受关注和研究，本文将对基于纹理特征的图像检索技术进行详细探讨。

一、图像纹理及其特点图像纹理是指图像中局部像素的自相似性，它不同于色彩、形状等概念，是一种感性的表现形式。

图像纹理具有以下基本特点：1. 局部性：图像纹理是指图像中局部区域的像素分布情况，这种局部性使得图像纹理分析成为了一种非常有效的图像特征提取方法。

2. 非线性：图像纹理是一种非线性结构，其内部的像素分布并不遵循线性规律，因此难以使用传统的线性方法进行处理。

3. 平移不变性：图像纹理对平移不变性具有较好的特性，即纹理在不同的图像区域中具有相同的表现形式。

4. 互异性：图像纹理在不同的图像中具有不同的表现形式，具有良好的互异性。

二、基于纹理特征的图像检索技术基于纹理特征的图像检索技术主要是通过提取图像纹理特征来表示图像数据，然后运用这些特征进行图像检索。

具体而言，它需要完成以下几个步骤：1. 图像采样：对目标图像进行采样，将图像划分为若干个小的区域，然后在每个小区域内进行图像信息提取。

2. 纹理特征提取：在每个小区域内，采用不同的特征提取算法对图像纹理进行分析和提取，得到可区分不同图像的特征向量。

3. 图像特征匹配：将待检索图像与数据库中的图像相匹配，采用不同的相似性度量方法（如欧氏距离、余弦相似度等）进行图像比对，并评估它们之间的相似性关系，找出与之最相似的图像。

经过以上步骤，基于纹理特征的图像检索技术便能够获得满足检索需求的图像数据。

三、基于纹理特征的图像检索技术的优缺点基于纹理特征的图像检索技术的优点主要有以下几点：1. 快速准确：基于纹理特征的图像检索技术能够在较快的时间内完成图像匹配，且匹配结果准确率较高。

基于两种纹理特征聚类的图像检索

ＺＨＡＯａ— ｎｇＸＵｎＰＥＮＧｎＨｌｙｉ，Ｄａ２Ｈｏｇ
，
（．ｌｇｆａｈ１Ｃｌｅｏｔｓ—ｐｙｉｎｎｏｍａｉｎＳｉｃｓｏｅＭｈｓｃａｄＩｆｒｔｃｅｅ；ＸｉｊｎｒａＵｎｖｒｉ；Ｕｒｍｑ８０５Ｃｈｎ；ｓｏｎｎｉｇＮｏａｍｌｉｅｓｔｙｕｉ３０４，ｉａ２．ｐｒｍｅｔｆＣｍｐｔｒＳｉｎｅａｄＥｎｉｅｒｇＤｅａｔｎｏｏｕｅｃｅｃｎｇｎｅｉ；ＹｕｎｎＵｎｖｒｉ；Ｋｕｍｉｇ６０９Ｃｈｎ）ｎｎａｉｅｓｔｙｎｎ５０１，ｉａ
文章编号：０３１９２０）２—０１０１０ —６９｛０７０１５— ４
基于两种纹理特征聚类的图像检索
赵海英徐丹彭宏，，
（．疆师范大学数理信息学院，Ｉ新新疆乌鲁木齐８０５；．南大学计算机科学与工程系，３０４２云云南昆明６０９）５０１
１引言
多媒体信息的访问包括数据图像、视频、音、声图形和文本数据。所以目前对基于内容的图像检
索（ＢＲ）ＣＩ的研究已非常广泛。然而图像作为存储
２图像的分形维数作为纹理特征
由于图像的索引结构是建立在基于图像纹理相似度的基础上，因此必须从图像中选取有效的纹
关键词：于内容的图像检索；形维数［］索引；类基分１；聚

基于纹理的图像检索关键技术研究

纹理是物体表面的固有特征之一，是图像区域
一
的尺度上可以观察到。纹理研究需要确定一定的
种重要的属Ｉ是图像中普遍存在而又难以描述生，
尺度，尺度不同，观察到的纹理也可能不同。对所
收稿Ｅ期：０１２月１ｔ２１年９日，回日期：０１年３月２修２１７日
２２结构法．
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小波包重构算法：
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在结构法中，理被看作是一组纹理基元以某纹种规则的或重复的关系结合的结果。结构法处理
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的特征。关于纹理的定义至今还没有一个统一的标准，针对图像处理领域，具有代表性的定义有：定义１卜纹理是一种反映图像中同质现象］Ｅ
的视觉特征，现了物体表面共有的内在属性，体包
总第２２６期
计算机与数字工程
Ｃｍｐｔｒ＆ＤｉｉｌｎｉｅｉｇｏｕｅｇｔｇｎｒａＥｅｎ
Ｖ０．９Ｎｏ８１３．
１１５
２１年第８０１期
基于纹理的图像检索关键技术研究
叶青唐鹏举
ＣｌｓｍｂｒＴＰ３】４ａｓＮｕｅ９．】
１引言
基于内容的图像检索（ｏｔｎａｅｍａｅＣｎｅｔｓｄＩｇＢＲｔｉａ，ＢＲ）是一项从图像数据库中找出与ｅｒｖｌＣＩ，ｅ