基于谱图理论的自适应纹理图像检索

基于纹理特征的图像检索研究的开题报告

基于纹理特征的图像检索研究的开题报告一、选题背景与意义随着数字图像技术的迅速发展，使得大规模的数字图像数据库已经成为一个日益丰富、多元化的数据源。

在这样的背景下，图像检索成为一个非常重要的研究领域。

传统的图像检索往往需要使用手动标注、语义标签等方式进行查询，但由于图像的语义本身较为复杂，人工标注和查询往往是非常耗时和费力的。

因此，近年来基于纹理特征的图像检索逐渐受到重视，该方法能够通过分析图像的纹理特征，自动完成图像的检索和分类，从而降低了图像检索的成本。

二、研究目标与内容本研究旨在探究基于纹理特征的图像检索方法，解决目前传统图像检索方法存在的不足。

该研究的具体内容包括：1.设计并实现基于纹理特征的图像检索算法，包括识别和提取纹理特征的方法，建立图像库，并实现图像的搜索功能。

2.对比分析传统的手动标注和基于纹理特征的图像检索方法的优缺点。

3.对算法进行实验验证，在多种图像数据库上进行测试，并比较不同算法在不同环境下的检索效果。

三、研究方法和步骤1.文献调研：对各种基于纹理特征的图像检索方法进行调研和研究，以便于对目前的研究现状有一个全面的了解。

2.算法设计：在文献调研的基础上，设计并实现基于纹理特征的图像检索算法，包括纹理特征提取、图像库的建立和搜索功能的实现等。

3.实验分析：将所设计的算法应用到多种图像库中，具体测试其检索效果。

通过对比分析不同算法在不同环境下的检索效果和效率，评估其检索性能和适用范围。

四、可行性分析和预期成果本研究采用基于纹理特征的图像检索方法，旨在解决传统图像检索方法存在的不足。

该方法在实际应用中可提高图像检索的效率和准确度，具有良好的可行性。

预期成果：1.针对图像的分类和检索问题，设计并实现基于纹理特征的图像检索算法，并应用到多种图像库中，具体测试其检索效果。

2.进行对比分析传统的手动标注和基于纹理特征的图像检索方法的优缺点，分析其应用前景和发展趋势。

3.本研究成果将被用于实际的图像检索系统中，对于提升图像检索和分类效率和准确度具有重要的实际意义。

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
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基于局部谱能量自相似矩阵的纹理描述

基于局部谱能量自相似矩阵的纹理描述作者：杨鸿波侯霞来源：《计算机应用》2014年第03期摘要：对于纹理检测和分类中的纹理描述问题，提出一种新的基于Gabor滤波器组局部谱能量的自相似矩阵来描述纹理的方法。

首先采用多尺度、方向的极坐标对数Gabor滤波器组对纹理模板进行滤波，获得频域上局部频段和方向上的纹理信息；然后计算频域上各尺度、方向上局部谱能量的自相似度量，将这些度量值以自相似矩阵的形式进行存储，并作为纹理特征的描述子；最后将这种描述方法应用到纹理检测和分类中。

由于该描述子主要体现的是纹理模板在不同频段和方向局部谱能量的自相似程度，所以它对滤波器参数的依赖度较低。

实验中利用纹理特征描述子可以实现比较准确的纹理检测，多类纹理合成图像分类实验的准确率达到了91%以上。

实验结果说明，纹理局部谱能量的自相似矩阵是一种十分有效的纹理描述方法，其检测和分类的结果对后期的纹理分割、纹理识别等研究领域具有广泛的应用前景。

关键词：自相似矩阵；纹理描述；局部谱能量；纹理检测；纹理分类中图分类号： TP391.413文献标志码：AAbstract： To deal with the texture detection and classification problem， a new texture description method based on selfsimilarity matrix of local spectrum energy of Gabor filters bank output was presented. Firstly， local frequency band and orientation information of texture template were obtained by convolving template with polar LogGabor filters bank. And then the selfsimilarities of different local frequency patches were measured and stored in a selfsimilarity matrix which was defined as the texture descriptor in this paper. At last this texture descriptor could be used in texture detection and classification. Due to the reflection of selfsimilarity level of different bands and orientations， the descriptor had lower dependency of Gabor filters bank parameters. In the tests，this descriptor produced better detection results than Homogeneous Texture Descriptor （HTD） and the other selfsimilarity descriptors and the accuracy of multitexture classification could be up to 91%. The experimental results demonstrate that selfsimilarity matrix of local power spectrum is a kind of effective texture descriptor. The output of texture detection and classification can be used widely in the post texture analysis task， such as texture segmentation and recognition.Key words： SelfSimilarity Matrix （SSM）； texture description； local spectrum energy；texture detection； texture classification0引言在图像中，常常在一些区域出现某种结构或者模式的重复，这种特性认为是图像的纹理特性[1]。

基于遗传算法的自适应图像检索

式中ｆｉ为个体的适应度。

而基于排序的分配方法是，选择只是取决于个体在种群中的序位，而不是实际的目标值。

有了选择概率之后，就可以开始实际的选择操作。

这里有很多种方法，如轮盘赌选择、随机遍历抽样、锦标赛选择等。

例如，轮盘赌选择方法类似于博彩游戏中的转盘游戏。

个体适应度按比例转化为选中概率，再转化成转盘上的扇区，如下图所示：图３．４轮盘赌选择方法扇区的大小代表着选中概率的大小。

④交叉／基因重组交叉／基因重组（（ｃｍｓ鲫ｖ例ｈｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）是把两个父个体的部分结构加以替换重组，生成新个体的操作。

重组的目的就是为了能够在下一代产生新的个体，就像人类社会的婚姻过程。

通过重组交叉过程，遗传算法的搜索能力得以飞跃地提高。

所以说，基因重组是遗传算法获得新的优良个体的最重要的手段。

如果是采用二进制编码，则可以采用单点交叉或多点交叉法。

如下图所示：ｌＩ图３．５单点交叉同，而在遗传算法中，图像染色体将由对应图像的特征向量的元素组成，不同长度的特征向量将导致染色体的长度也不尽相同，这将使遗传算法复杂化而难于控制；另一方面，由于图像的分辨率一般都比较大，不管是在图像特征的分析、抽取过程中，还是在遗传算法的具体实现过程中，都将消耗系统大量的时空资源，因而，必须对原始特征数据进行一定的预处理。

另外，在实验中还发现，如果将每个像素的特征值都加以考虑是没有必要的，尤其是在“图像检索”领域中，因为人们注重的往往是图像大体的特征，或者是图像较为突出的特点。

于是，本文采用“变单元均分”法对图像进行平均分割，并对分割所得到的每一区域中所含的像素的颜色特征值进行综合平均，即首先确定图像将被分割的数目，令其为某一正整数Ｎ，如果仍以图像Ｉ为例，应有Ｎ＜ｍ×ｎ，那么ｌ将被均分为Ｎ个不重叠的正方形图像区域（见图４．１）。

鼽…搠例…·－【浮】：……脚幅…航一蝴为…旧肛…孰一言，这些像素将分布于图像的边缘，忽略它们不会对检索结果有太大影响。

基于纹理的图像检索

基于纹理的图像检索
闫晶莹;王成儒;王云晓
【期刊名称】《计算机安全》
【年(卷),期】2010(000)012
【摘要】为得到纹理特征提取的合适的算法,首先研究了基于灰度共生矩阵的纹理特征的提取方法,将彩色图像变换灰度图像,然后进行四个方向的纹理特征提取,包括能量、熵、惯性矩、相关量四个向量元素作为纹理特征值,并研究了基于Gabor小波的纹理特征的提取.首先将Gabor小波作为母小波,将图像进行二维的Gabor小波变换,将Gabor小波系数的均值和标准方差作为纹理特征值;将两种方法进行比较,查全率和查准率作为测量标准,实验表明基于Gabor小波变换的纹理特征方法在频域具有比较好的检索效果.
【总页数】3页(P46-48)
【作者】闫晶莹;王成儒;王云晓
【作者单位】燕山大学,信息科学与工程学院,河北,秦皇岛,066004;燕山大学,信息科学与工程学院,河北,秦皇岛,066004;燕山大学,信息科学与工程学院,河北,秦皇
岛,066004
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种基于加权颜色形状特征和LBP-GLCM纹理特征提取的服装图像检索方法[J], 缪智文;何丽嘉;刘洞波
2.一种基于加权颜色形状特征和LBP-GLCM纹理特征提取的服装图像检索方法
[J], 缪智文;何丽嘉;刘洞波;
3.基于变换域中的自适应纹理图像检索 [J], 秦智康;张衡阳
4.基于DTCWT域统计特征融合的纹理图像检索 [J], 曲怀敬;王恒斌;徐佳;王纪委;魏亚南
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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

基于纹理特征图像检索的研究与实现的开题报告

基于纹理特征图像检索的研究与实现的开题报告1. 研究背景和意义图像检索是目前学术和工业界广泛关注的一个领域。

图像检索可以用于各种应用场景，如媒体管理、反恐、医学影像等等。

在这些应用场景中，快速准确地检索到感兴趣的图像是非常关键的。

纹理特征在图像检索中得到了广泛应用，因为纹理特征可以很好地描述图像的局部特征。

在这种情况下，图像可以看作是一个由许多小块构成的纹理，而每个小块都有自己的特征。

因此，纹理特征对于描述这些小块和从整体上描述整张图像都非常有效。

在本研究中，我们将探讨如何基于纹理特征实现图像检索，并且将重点放在纹理特征的提取和相似性计算上。

总之，本研究将为图像检索提供一种新的方法，以便更准确地检索感兴趣的图像。

2. 研究内容和目标本研究的主要内容和目标如下：(1) 调研和分析现有的基于纹理特征的图像检索方法；(2) 研究和实现一种基于纹理特征的图像检索算法；(3) 对该算法进行实验，评估其检索效果。

3. 研究方法本研究的核心思想是基于纹理特征实现图像检索。

基于这个思想，我们将利用计算机视觉和图像处理技术，研究和实现一个基于纹理特征的图像检索算法。

该算法包括以下步骤：(1) 图像预处理：将输入的图像进行预处理，如图像分割、去除噪声等。

(2) 纹理特征提取：提取图像的纹理特征。

这里，我们将使用局部二值模式（LBP）算法来提取纹理特征，因为该算法具有计算量小、特征量丰富等优点。

(3) 相似性计算：计算图像之间的相似性。

在本研究中，我们将采用欧氏距离或余弦相似度来计算图像之间的相似性。

(4) 检索结果排序：根据相似性计算结果对检索结果进行排序。

4. 研究计划和进度本研究的计划和进度如下：(1) 前期准备（1个月）完成图像检索相关文献的调研和分析，了解现有的图像检索方法和技术，深入理解基于纹理特征的图像检索算法的原理和方法。

(2) 纹理特征提取算法研究（2个月）研究局部二值模式（LBP）算法，了解算法的基本原理和优点，实现该算法，并对其进行测试和性能分析。

基于图像能量谱直方图的纹理检索算法RAH

基于图像能量谱直方图的纹理检索算法RAH
丁玲;王崇俊;杨育彬;陈世福
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2005(32)1
【摘要】本文提出的基于纹理的图像检索算法RAH是以图像的能量谱直方图为基础,包括以下两个方面:第一,计算图像能量谱的半径和角度直方图的方法以及基于图像能量直方图的频率去提取纹理特征的算法;第二,基于纹理特征的相似度检测方程.这个实验结果表明,RAH算法优于一般的灰度共生矩阵纹理检索算法,具有较好的检索效果,比较适用于基于内容的图像检索.
【总页数】5页(P194-197,201)
【作者】丁玲;王崇俊;杨育彬;陈世福
【作者单位】南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京,210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南
京,210093
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
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