纹理相似性度量研究及基于纹理特征的图像检索
基于纹理的图像检索关键技术研究
基于纹理的图像检索关键技术研究叶青;唐鹏举【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2011(039)008【摘要】Texture is a common existed and inenarrable feature in image. The extraction and recognition of texture information is the most important component in content-based image retrieval research. A method of the extraction and recognition of texture features based on wavelet transforming and singular value decomposition was raised out Calculating with the distance metric of Euclidean spaces, can get the most similar image of sample image.%纹理是图像中普遍存在而又难以描述的特征,纹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,通过欧氏空间的距离度量的计算,能得到与样本图像最相似的图像.【总页数】4页(P115-117,159)【作者】叶青;唐鹏举【作者单位】怀化学院计算机系怀化418008;怀化学院计算机系怀化418008【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【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.基于变换域中的自适应纹理图像检索 [J], 秦智康;张衡阳3.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4.基于多特征融合的HSV空间彩色纹理图像检索 [J], 徐佳;曲怀敬;张志升;王纪委;魏亚南;张汉元5.基于局部纹理统计模型的纹理图像检索 [J], 张春雨;蔡蕾;李斌;王琪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
基于相似性度量的图像检索技术研究
基于相似性度量的图像检索技术研究相似性度量是图像检索技术中的一个重要概念，它指的是计算两幅图像之间相似性的方法和指标。
在信息化快速发展的今天，科技日新月异，图像检索技术的发展也在不断推进，越来越多的人通过使用图像检索技术来快速获取他们想要的结果。
而基于相似性度量的图像检索技术正是其中的一种常用方法，它能够通过计算图像之间的相似性，来快速找到与查询图像相似的目标图像，从而实现高效的图像检索。
首先，我们需要了解相似性度量的基本概念和计算方法。
相似性度量是一种用来衡量两个对象相似程度的方法，它通常用来评估两幅图像之间的相似程度。
具体而言，相似性度量通常通过计算不同图像之间各种特征的差异来衡量图像之间的相似度，这些特征可能包括图像的颜色、纹理、形状等。
基于此，建立一种有效的相似性度量模型就成为了图像检索技术中的重要问题，其核心在于寻找一种能够正确评估两幅图像相似性的公式或方法。
目前常用的相似性度量方法有欧氏距离、余弦相似度和马哈拉诺比斯距离等等。
其次，我们需要掌握基于相似性度量的图像检索技术的应用。
基于相似性度量的图像检索技术广泛应用于图像库、视觉搜索引擎、视频监控等领域，它能够实现快速、高效的图像检索和管理，并且具有良好的实时性和准确性。
例如在图像库中，通过基于相似性度量的图像检索技术，可以实现对海量图像的快速检索和精确匹配，从而有效满足用户的需求。
在座标计算机视觉技术的应用中，基于相似性度量的图像检索技术也被广泛应用，可以实现智能识别、图像追踪、目标定位等多种功能。
最后，我们需要探讨相似性度量的图像检索技术的未来趋势。
随着科技进步和数据爆炸式增长，图像检索技术也将面临更多的挑战和机遇。
未来的发展趋势主要体现在以下两个方面：一是将深度学习技术应用到相似性度量中，利用深度学习算法建立更加有效的图像特征提取模型，提高图像检索的准确性和速度。
二是利用大数据技术对图像检索技术进行优化和升级，用更加高效的算法、更加科学的理论方法以及更加先进的计算能力来推动图像检索技术的发展。
基于纹理的图像检索
关 键 词 ： 图像 检 索 ；纹理 特 征 ； 小波 分析 ；Ｇ ｂｒ ａｏ
ｌ ｇ Ｒｅ ｒｅｖ ｂ ｓ ｄ ｍａ ｅ ｔ ｉ ａｌ ａ ｅ ｏｎ Ｔｅ ｕ ｅ ｘｔ ｒ Ｆｅ ｔ ｅ ａ ｕ ｓ
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一种基于纹理特征的图像检索算法
一种基于纹理特征的图像检索算法
李艳;宋琳琳;白玉峰
【期刊名称】《内蒙古民族大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2009(024)004
【摘要】本文介绍了一种基于纹理特征中心加权的图像检索算法.计算差分矩阵进行纹理的相似度比较,并且根据图像中心的重要性,对图像不同像素的差分值采用不同的加权系数,越靠近图像中心,加权系数越大.最后,与差分直方图进行比较,实验表明,本文算法具有比较好的检索结果.
【总页数】3页(P377-379)
【作者】李艳;宋琳琳;白玉峰
【作者单位】内蒙古民族大学,内蒙古,通辽,028043;内蒙古民族大学,内蒙古,通辽,028043;内蒙古民族大学,内蒙古,通辽,028043
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于内容的医学图像检索中对Tamura纹理特征的算法改进 [J], 辛民宣;史正星;崔光彬;卢虹冰
2.基于Gabor纹理特征和可逆水印的图像检索算法 [J], 饶俊慧;李琼;陈多瑜
3.一种综合颜色和纹理特征的图像检索算法 [J], 宋琳琳;王相海
4.基于改进纹理特征的现堪图像检索算法 [J], 兰蓉; 马威
5.基于改进纹理特征的现堪图像检索算法 [J], 兰蓉;马威
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一种基于纹理相似度的图象判别方法
％读 取 目标 图像 ｐ ｉ ｃ；ｉ ｎ ｐ ｕｔ（ 愉 入文 件名 或路 径 ：
ｋ＝ｉ ｍｒ ｅ ａ ｄ（ ｐ ｉ ｃ ）；
，～ Ｓ） ；
【 ｐ ｉ ｃ ｌ ，ｐ ｉ ｃ ｈ ］ ＝ ｓ ｉ ｚ ｅ（ ｋ ）； ％初 始化共 生矩 阵组
ｆ ｏ ｒｉ ｉ ＝１：２５６
ｆ ｏ ｒ ． ｉ Ｊ ｊ １ ＝ ：２ ５ ６ Ａ （ ｉ ｉ ，Ｊ Ｊ ，ｋ ｋ ）＝ Ｏ；
Ｊ
Ｓ 表 示 了 伪 装 后 目标 、 背 景 纹 理 特性 分 布 交叠 区 域 的 面 Nhomakorabea、
灰 度 共 生 矩 阵 的建 立
积 ，Ｓ 越大 ，交叠 的面积就越大 ，目标遮障面、背景纹理特 性分布 的直 方图越相似 ，反之二者就越不相似 。
三 、 模 型 的 程 序 实 现
灰 度 共 生矩 阵 （ Ｇｒ ａ ｙ Ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ Ｃｏ — ｏ ｃ ｃ ｕｒ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｍａ ｔ ｒ ｉ ｘ ）
障 面 与 背 景 图像 纹 理特 征 的 相 似 程 度 ，能 够 有 效 判 断 目标 隐 蔽 效 果 的好 坏 。
一
×Ｇ） 。经过归一化 处理 后 ，灰度共生矩 阵元素之和为 １ 。定
义 纹 理 分 布 相 似 度 Ｓ为 ：
Ｓ ＝ １ 一 ｝ Ｚ ｉ Ｚ ｌ ａ ｔ — ａ １
反映 了 图像 灰 度 关于 方 向、相 临 间 隔 、变化 幅度 的综 合 信 息 ，
可以作为分析图像基元和排列结构 的信 息 ，其阶数 由图像 中
的 灰 度级 数决 定 。
应 用 上 述 模 型 ，根 据 图 ２ ，编 写 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ程 序 加 以实 现
ｌ 读入图片 ｌ
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 、 ａ ｏ 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 Ｃ Ｒ（ ｏ ｔｎ ａｅ ｍａ ｅＲｅｒ ｖ １ 指从 ＢＩ Ｃ ｎｅ ｔＢ ｓｄ Ｉ ｇ ｔｉ ａ） 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 （ ， ） ∑ｉ ｉ ｄ Ｂ） ｐ（ＪＩ ｅ ） ｄ ｅ ＝一 ｉ Ｐ（，Ｉ ， ｊ ｉ ｊ ）
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 。