基于纹理的图像检索关键技术研究

由于图像纹理往往展现 出多尺度特征 ， 小波变 换为多尺度思想提供 了一个清 晰的数学框架 。纹
写成 Ａ＝Ｕ Ｖ ， Ｚ 其中 Ｕ是 Ｘｍ 的正交 阵， 是
× 正交 阵 ， 而且 ：
特 征 的提取 方法 ， 于 特 征 的 相 似性 度 量 ， 关 反 基 相 馈等。
或其他一些图像 的局域属性变化缓慢或呈近似周
期 性变 化 ， 可称 为纹 理 。 则
纹 理是模 式 识 别 中常 用 来 辨 别 图 像 区域 的 概
念 ， 区域属 性 ， 是 与尺度 有 密切联 系 ， 般 仅在 一 定 一
通 实 系数滤 波 器 ， ｇ ｝∈ 是 正 交 小 波 函 数 （ ） （ ｚ ￡ 对 应 的高通 滤波器 ， 中 ｇ 一（ １ ” 其 一 ）ｈ 一 令 ｏ ￡一 （） １￡一 （） （） ， （）
在统 计法 中 ， 纹理 被看 作一 种 对 区域 中密 度分
ｆ ） ∑ ｈ （ 一是 （ 一 ２ ２ ）
１
在 进行 多尺 度 图像小 波包 分解 时 ， 解层 数 的 分
选择 对 最终 的效 果有很 大 的影 响 ， 分解 层 数过 多 会
在频 谱 法 中 ， 某 种 线 性 变 换 、 波 器 或 滤 波 用 滤
器 组将 纹 理转 到变 换域 ， 然后 应 用 某种 能 量准 则 提
使 计算 复杂 度增 加 ， 选 择 一 个 最 佳 分 解 层 数 ， 应 研
波包 分解 算法 则更 适用 于 纹理结 构 ， 波包 变 换 对 小
小 波空 间做 了更 精细 的分 割 ， 得 小 波包 具有 更 好 使
２ 图像 纹 理 特 征 提 取 方 法
作为 纹理 分析 的 主要 内容之 一 ， 理 特 征提 取 纹 是成 功进 行 图像纹 理描 述 、 分类 与 分 割及 检 索 的关
键 环 节 。纹 理 特 征 提 取 的 方 法 分 为 统 计 法 、 构 结
法、 频谱 法 、 型法 Ｅ ］ 模 。 ２ １ 统 计法 ．
的时频 分析 能力 和时频 局 部化 分析 能 力 ， 于包 含 对
大量中、 高频信息的纹理结构能够进行更好的时频
局 部化 分析 。 设 ｛ ｝∈是正 交 尺度 函数 ≯ 对 应 的 正交 低 （）
ｌ （ ＝ ∑ｇ （ 一 ） ｌ） ２ ２ 是 ￡
ｋ
式 （） １ 定义 的 函数 ， １ ２ ３ …称 为 由正交 一 ， ， ，
尺度 函数 （） 定 的小波 包＿ 。 确 ８ ］
小波 包分解 算 法 ：
另一种典型方法则是从 图像 的 自相关 函数提
取 纹理 特征 ， 即通 过 对 图像 的能 量 谱 函数 的计 算 ， 提 取纹 理 的粗 细度及 方 向性 等特 征参 数 。
基 金 项 目 ： 南 省 教 育 厅 资 助 科 研 项 目（ 湖 编号 ：８ ６ ５ 资 助 。 ０Ｃ ６ ）
作者简介 ： 叶青 ， ， 女 硕士研究生 ， 研究方 向 ： 计算机软件理论 、 图像检 索 。唐鹏举 ， ， 男 硕士研究 生 ， 究方 向： 研 数据保 护和系统安全等 。
的方法 。应用 较为 广泛 的 降维 方 法 主要 有 Ｐ Ａ＋ Ｃ Ｌ Ａ 方 法 ， 异 值 分 解 方 法 也 是 一 种 有 效 的 降 维 Ｄ 奇
方法 Ｅ 。
３ 图像 纹理 特 征 抽 取 算 法
３ １ 小 波包变 换 ．
奇 异值 分解 定 理
设 Ａ × ∈Ｒ × ， Ａ 可 以 则
一
对于一个给定的纹理 图像 Ｌ（ Ｎ×Ｎ）其能量 ，
Ｅ 的表达 式如 下 ：
１
Ｎ
Ｎ
Ｅ一
Ｉ ａ， ｌ ： ｆ（ ）
（） ４
系 列对 数带 宽相 同的频道 的方法 。
２ ４ 模 型法 ．
其 中 ｆ ｘ， ） （ ． 为不 同尺度 下 的 图像 矩 阵 。 ｙ
３ ２ 奇 异值分 解 ．
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｅ ｔｒ ｓａｃ ｍｍｏ ｘｓｅ ｎ ｎ ｎ ｒａ ｌ ｅ ｔ ｒ ｇ ．Ｔｈ ｘ ｒｃｉｎ ａ ｄ ｒ ｃ ｇ ｉｉｎ ｏ ｅ ｔ ｒ ｎ ｓ ｒｃ ｘ ｕ ｅｉ ｏ ｎ ｅ ｉｔｄａ ｄｉｅ ａｒ ｂｅｆａｕ ｅｉ ｉ ｎ ｍａ ｅ ｅｅ ｔａｔｏ ｎ ｅｏ ｎｔ ｆｔｘｕ ｅ ｉ— ｏ ｆｒ ｔ ｎ ｉ ｈ ｏ ｔｉ ｏ ｔｎ ｏ ｏ ｅ ｔｉ ｏ ｔｎ－ ａ ｅ ｍａ ｅｒ ｔｉｖ ｌ ｅｅ ｒｈ Ａ ｔ ｏ ｆｔ ｅｅ ｔａ ｔ ｎａ ｄｒ ｃ ｇ ｏ ｍａ ｉ ｔ ｅｍ ｓ ｍｐ ｒａ ｔｃ ｍｐ ｎ ｎ ｃ ｎ ｅ ｔｂ ｓ ｄｉ ｇ ｅｒ ａ ｓ ａ ｃ ． ｍｅｈ ｄ ｏ ｈ ｘ ｒｃｉ ｎ ｅｏ — ｏ ｓ ｎ ｅ ｒ ｏ
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 ：０ １ ２月 １ ｔ ２１ 年 ９日， 回日期 ：０ １年 ３月 ２ 修 ２１ ７日
怀化 ４ ８０ ） １０ ８ （ 怀化学 院计算机 系
摘
要
纹理是图像中普遍存在而又难 以描述 的特征 ， 理特征 的提取 与识别 是基于 内容 的图像检索 研究 中的重要 纹
组成 部分 。提出了一种基于小波包变换与奇异值分解 的纹理特征 提取 与识别算 法 ， 过欧 氏空 间的距离度 量的计算 ， 通 能得
Ｃｌｓ ｍｂ ｒ ＴＰ３ 】 ４ ａ ｓ Ｎｕ ｅ ９．】
１ 引言
基 于内容 的图像检 索 （ ｏ ｔｎ ａｅ ｍａｅ Ｃ ｎｅ ｔ ｓｄＩ ｇ Ｂ Ｒ ｔｉ ａ， Ｂ Ｒ） 是 一 项 从 图像 数 据 库 中 找 出与 ｅｒ ｖ ｌＣ Ｉ ， ｅ
检索 内容相 似 的 图像 的检 索技 术 。根 据 图像 、 图像 的 内容 语义 以及 上下 文联 系进 行查 找 ， 以图像 语 义
模 型法 以图像 的构 造模 型 为基 础 ， 用模 型 的 采
参数作为纹理特征 。典型的方法是 随机场模型法 ，
如 马 尔 可 夫 （ ｒｏ ） 机 场 （ Ｍａｋ ｖ 随 ＭＲＦ） 型 法 和 模 Ｇｉｂ 随机 场模 型法 。 ｂｓ
若利用分解后 的子带能量直接形成纹理特征
矢量 ， 则维数偏高 ， 这就需要一种有效 的降低维数
含 了物 体 表面 结 构 组织 排 列 的重 要 信 息 以及 它 们 与周 围环境 的联 系 。 定 义 ２３ 如 果 图像 内 区 域 的局 域 统 计 特 征 ｌ ］
特征为线索从图像数据库 中检 出具有相似特性 的 其它图像。基于内容 的图像检索关键技术包括 以
下 几个 方 面 ： 当 的 图像 特 征 的 选 取 ， 效 的 图像 恰 有
（） １
布 的定量 测量 结果 ， 诸如 平 滑 、 指 粗糙 、 状 等纹 理 粒 的特 征 描述 。典 型 代 表 是 一 种 称 为 灰 度 共 生 矩 阵
的纹 理 特 征 分 析 方 法 ， ｔ ｅ Ｇｏｌ ｂ和 Ｋｒｙ ｚ ｉ ｅ ｓｉ ｇ等人 在 研究 共 生矩 阵 中 各 种 统计 特 征 基 础 上 ， 过 实 验 ， 通 得 出灰度 共 生矩 阵 的 四个 关键 特 征 ： 量 、 量 、 能 惯 熵 和 相 关性 。
Biblioteka Baidu
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
ｆ ∈Ｚ
（ ） ３
图像元的排列 ， 诸如基于均匀空间分布的平行线纹 理描 述 。结 构 法 的 典 型 代 表 有 纹 理 镶 嵌 和
Ｖｏｏ ｏ 多边 形两 种方 法Ｌ 。 ｒｎ ｉ ６ ］
２ ３ 频谱 法 ．
对图像进行 Ｎ 级小波包分解 ， 将一幅图像分
—
解得到 ｉ： ４幅子图。 三
叶
青等 ： 基于纹理的图像检索关键技术研究
第 ３ 卷 ９
纹 理 的研究 工 作 主要 有 以 下 几方 面 ：１ ）纹 理 的表 达 与 描述 ；２ ）纹 理 图像 的 分 割 ；３ ）纹 理 的分 类 ； ４ ）纹理 的合 成 ； ）纹 理 的检索 。 ５
理 图像 的能 量 主要 集 中在 中 、 频 部分 ， 高 因此 用 小
Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ Ｔｅ ｔ ｅ ｓ ｄ ｏ ｈ ｘ ｕｒ
Ｙ ｎ Ｔ ｎ ｅ ｇｕ ｅＱｉｇ ａ ｇＰ ｎ ｊ
（ ｐ ｒ ｍｅ ｔｏ ｍｐ ｔ ｒ Ｓ ｉｎ ｅ Ｄｅ ａ ｔ ｎ ｆ ｏ Ｃ ｕ ｅ ｃ ｅ ｃ ，Ｈｕ ｉ ｕ ｌ ｇ ，Ｈｕ ｉ ｕ ４ ８ ０ ） ａｈ ａ Ｃ ｌ ｅ ｏ ｅ ａｈ ａ １ ０ ８
到与样本 图像 最相 似的图像 。
关键词 纹 理 ； 波 包 变 换 ； 异 值 分 解 ； 觉 感 知 小 奇 视 Ｔ ３ １ ４ Ｐ ９．１ 中图分类号
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍ ａ ｅ Ｒｅ ｒｅ ａ ｙ Ｔｅ ｈｎｉ ｕｅ ｓ ａ ｃ ｎ Ｉ ｇ ｔｉ ｖ ｌＫｅ ｃ ｑ
总第 ２ ２ ６ 期
计 算 机 与 数 字 工 程
Ｃ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉ ｌ ｎ ｉ ｅ ｉｇ ｏ ｕｅ ｇｔ ｇｎ ｒ ａＥ ｅ ｎ
Ｖ０ ． ９ Ｎｏ ８ １３ ．
１ １５
２ １ 年第 ８ ０１ 期
基 于 纹理 的 图像 检 索关 键 技 术 研 究
叶 青 唐鹏 举
２ ２ 结 构 法 ．
ｆ” ］ ［ 一∑ｈ
∈
（） ２
ｌ计［ 一∑ｇ ］ 走
小 波包重 构算 法 ：
Ｅ ｌ ｌ
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
辑 是＝ ∑ ｈ ２￣ ｚ ｇ ｄ 明 ［］ ｋ， ｌ ∑ ｄ Ｅ ＋ Ｚ
ｎ ｔ ｎ ｏ ｅ ｔ ｒ ｅ ｔ ｒ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｖ ｌ ｔｔ ａ ｓｏ ｍｉ ｇ ａ ｄ ｓｎ ｕ ａ ａ ｕ ｅ ｏ ｏ ｉｉｎ ｗａ ａｓ ｄ ｏ ｔ Ｃ ｌｕ ａ ｉ ｇ ｗｉ ｉ ｏ ｆｔ ｘ ｕ ｅ ｆａ ｕ ｅ ａ ｅ ｎ ｗａ ｅｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ｎ ｎ ｉ ｇ ｌ ｒ ｖ ｌ ｅ ｄ ｃ ｍｐ ｓ ｔ ｓ ｒ ｉｅ ｕ ． ａ ｃ ｌｔｎ ｔ ｉ ｏ ｈ ｔ ｅ ｄ ｓａ ｃ ｔｉ ｆＥｕ ｌ ｅ ｎ ｓ ａ ｅ ，ｃ ｎ ｇ ｔ ｔ ｅｍｏ ｔｓｍｉ ｒｉ ｇ ｆｓ ｍｐ ｅ ｉ ｇ ． ｈ ｉ ｔｎ ｅ ｍｅ ｒｃｏ ｃ ｉ ａ ｐ ｃ ｓ ａ ｅ ｈ ｓ ｉ ｌ ｄ ａ ｍａ ｅ ｏ ａ ｌ ｍａ ｅ Ｋｅ ｏ ｄ ｔ ｘ ｕ ｅ ｙＷ ｒｓ ｅ ｔ ｒ ，ｗａ ｅｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ，ｓｎ ｕ ａ ａ ｕ ｅ ｏ ｏ ｉ ｏ ，ｖ ｓ ａ ｅ ｃ ｐ ｉ ｎ ｖ ｌｔｔ ａ ｓｏ ｍ ｉｇ ｌｒ ｖ ｌ ｅ ｄ ｃ ｍｐ ｓｔ ｎ ｉ ｕ ｌｐ ｒ ｅ ｔ ｉ ｏ
取 纹 理特 征［ 。典 型 的方法 有 功率 谱 和小 波 变换 。 ７ ］
究 表 明 ，～５ 较 为合 理 。 ３ 层
频谱技术基于傅里叶频谱特性 ， 主要用于通过识别
频 谱 中高 能量 的窄 波峰 寻找 图像 中 的整体 周 期性 。 小波 变换 提供 了一 种 将 任 何 能 量 有 限 信 号 分 解 成