图像检索中纹理特征提取的研究

为了提高图像检索中纹理特征提取的效率,提出小波变换并进行高斯归一化的综合方法 ,实现了纹理特征的提取 ,并和其他方法做 了对比 实验 实验证明,该方法可以提高效率6个百分点 ,有很强 的实用性。

第

卷

第月

期

哈尔滨理工大学学报,

年

图像检索中纹理特征提取的研究葛晓著,

, '

张宏喜

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李兰英仇以只

'

哈尔滨理工大学计算机与控制学院黑龙江哈尔滨黑龙江哈尔滨

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哈尔滨汽轮机厂实业开发总公司

一

,

摘

要为了提高图像检索中纹理特征提取的效率提出了,,,

,

小波变换并进行高斯归一化,

的综合方法实现了纹理特征的提取并和其他方法做了对比实验实验证明该方法可以提高效率

个百分点有很强的实用性

关键词纹理特征中图分类号

小波变换

归一化

文献标识码

文章编号

一

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,

,

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,

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一

,

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,

,

,

,

,

纹理是由纹理基元按某种确定的规律或统计规

以灰度级的空间相关矩阵为基础的共生矩阵法显然

律排列而形成的局部结构化特征由象素组成的具有一定形状和大小的集合如条状丝状圆斑块状,,,,

优于前者而灰度一梯度共生矩阵法把图像的梯度信息加进灰度共生矩阵在应用中会更加有效但共生矩阵法计算量大缺少与人视觉的相似性结构,,

等称为纹理基元纹理特征的提取指的是通过一定的图像处理技术检测出纹理基元建立模型从而获得纹理定量或定性描述的过程目前已有许多纹理提取方法对此在文【中已做了较为全面的总结,,

,

,

,

法只适用于纹理基元较大而有规则的物体对自然纹理很难取得满意的效果频谱法主要包括傅里叶变换方法,

,

,

,

变换方法和小波变换方法等因为,

基本上可归纳为统计法结构法以及频谱法统计法主要包括灰度直方图共生矩阵法等灰度直方图不

粗纹理空间能量集中在低频部分而细纹理空间能量集中在高频部分因此功率谱和能量可作为描述纹理的一种测度

能很好地反映象素之间的灰度级空间相关的规律收稿日期碑一一一,

,

本文采用

小波变换并进行

,

作者简介葛晓首

女哈尔滨理工大学硕士研究生

,

为了提高图像检索中纹理特征提取的效率,提出小波变换并进行高斯归一化的综合方法 ,实现了纹理特征的提取 ,并和其他方法做 了对比 实验 实验证明,该方法可以提高效率6个百分点 ,有很强 的实用性。

第

期,

葛晓著等图像检索中纹理特征提取的研究尺度上表征了图像的能量以系数幅度序列的均值氏和标准方差气可以作为图像的纹理特征,拜,.,

归一化处理来提取纹理特征理论和实验都证明

这

个方法很有效

.

.

基于

小波变换的纹理分析方法变换已被公认为信号处理和图像表示以拜.,

冬一丫军和.. .

"

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,

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为分量构成特征向量

来描述图像的为,

的最好方法之一比如应用于高分辨率雷达目标识,

纹理根据, ' '】,

胆

.

通常取尺度

方向,

为拜,,

别等,

,

,

小波变换也广泛用于图像特征的提小波变换的特点

即特征向量表示为了

肠

,

,

,

几,

"

'

,

取在图像检索领域内非常有效

甄对于查询图像,,

及图像库中待检测图像

两

幅图像之间的欧氏距离为刀,,

变换最符合人类的视觉机理人的视觉系统对图像的观察是非均匀和非线性的对频率的感知是对数特性的这正好与,

艺艺丫礁一风

.

,

礁

一

心

.

,

滤波器相对

式中图像,

礁

与

礁

为图像

的纹理特征,

礁

与嵘为

.

应这一点优于小波变换和其他方法一个好的纹理特征提取算法是必须提供多尺

,

的纹理特征这种匹配方法不具备方向不变,,

性致使不同方向的相似纹理漏检为此采用特征值主分量分析法将能量参数最大的方向定作方向并

度多方向性,,

习

的

,

变换已被证明在

一

测不司

准的情况下对信号空间域和频率域的最佳描述,,

将其所对应的分量排在首位同样按能量参数的大小调整后面各分量的次序这种方法的基本思想是即使两幅纹理相似的图像发生了旋转它们也有相同的主方向,小波变换的缺点是计算量大为了满足,,,,

,

这些滤波器可以当作方向和尺度都可以变化的边缘和直线检测器实现对纹理特征的精细分析和提取伙

变换可将图像分解为一系列频道充分利用各个分解层次上的精确描述信息形成有效的特征矢量,

,

海量图像检索系统的实时性要求可通过归一化方小波变换纹理提取的原理法基于图像特征值主分量分析法降低特征矢量维,

,

基于一个,

,

一

函数为

数以及只求系数幅度序列不必对,

,

小波全分

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共尹,乙兀

一不,,,

一

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天

和,

耐经过伸缩及..

解展开等方法来降低计算量归一化方法本方案中采用了高斯归一化方法特点是少量超大或超小的元素对归一化后的元素分

布影响较小而且归一化可用来进行相似性度量不用考虑各,,,,

式中制的.

为调制频率价

力是经过复数正弦函数调夕

函数对小波函数沙,

旋转可得一组自相似一拭又歹,,,

小波基函数价…一一,,

,,,

力

二

,

,

.

分别是指定小波的尺度和方向,,,,

种纹理特征的物理意义和取值范围这样就减少了

,

…材一

分别表示二歹,

计算量提高了图像检索的速度和成功率,,

司

尺度数和方向数式中艾一用

一

夕

,

其中

为伸缩因子

,

实验结果与分析,

二

何对一给定的尸义

大小的灰度图像

,

力它

试验是在基于,

数据库的一个简易图像检索,

的离散

小波变换为,

系统上进行的该系统环境为,

讹个相互,

氖式中价森,

艺艺

一

,

一

价二

,

,

内存从,

图片库中取

间没有歧义的语义类图片每类由,

幅组成共一

,

.是自相似函数沙

的共扼复数

,

幅比较有代表性的图片通常全率二

是滤波器模板大小的变量在不同方向和尺度上计算变换后系数幅度序列,

的实验结果用查准率尸和查两个指标评价查准率尸十,,

查全率

伽二

,

.

艺艺,

.

,

,

式中

一

,

一,

…

,

一

其中

为系统返回的图像中满足条件的

图像数目,

为系统返回的图像中不满足条件的图

…

,

一

这些系数幅度值在不同方向和

像数目

,

为满足条件但系统未返回的图像数目每

为了提高图像检索中纹理特征提取的效率,提出小波变换并进行高斯归一化的综合方法 ,实现了纹理特征的提取 ,并和其他方法做 了对比 实验 实验证明,该方法可以提高效率6个百分点 ,有很强 的实用性。

哈尔滨理工大学学报次检索让系统返回的使得,

第

卷,

幅最相似的图像这样人为,

小波分析法在归一化前后能提高与前面的分析是一致的,

个百分点这

,

并按照相似度大小排序如果系统返,

回的图像和用户的示例图像属同一语义类比如查

对焰火和纸牌这两类图像虽然在归一化前后有改善但都不及灰度,,

小波

询图像为鸟返回的图像也为鸟就认为是一个正确的匹配每次实验从每类图片的文件夹中任意取

一

梯度共生矩阵

法这是由于图像内容的多样性不同图像的侧重点不同对小部分特定图像用,,,

幅图片作为示例图片检索将结果平均后作为这一,

小波分析法不一

类的查准率

定是最好的选择它有一定的局限性,

但对大部分,

实验中采用相同的测试环境对灰度生矩阵,

一

梯度共

图像亮度变化

比较明显尤其是背景单一层次分,

,

小波归一化前后采用欧氏距离相似

,

明的图像检索效果很好所以它仍然是最有效的方,,

性度量所得到的实验数据见表,

法之一归一化后小波

表图像类别

三种方法对不同语义类的平均查全率灰度一梯度共生矩阵艺之一心,〕巧'}口,

归一化前小波

结语以上阐述了图像检索中纹理特征提取和分析方

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夕工 (了, '乙【孟,

法理论和实验都证明了该方法可提高效率

,

小波变换并进行,,

高斯归一化处理的综合方法具有很好的检索效果

鸟波浪焰火纸牌山

个百分点有很强的实用

性但应指出二仅靠反映物体表面特性的纹理特征是无法获得高层次图像内容的当图像的分辨率变化

时计算出的纹理会有较大的偏差另外由于光照反射的影响从,,

,

,

一

图像反映出的纹理不一定,

喷气飞机房屋平均

是,

一

物体表面真实的纹理对纹理之间的粗,,,

细疏密等信息相差不大时都会使检索产生误差

为此在实际应用中是综合利用纹理颜色形状以,,

,

从实验结果看总体上于灰度一

小波分析法要优

及空间等不同特征的优点达到优势互补提高检索的灵活性和性能

,

,

梯度共生矩阵法

个百分点而

,

参考文献章毓晋基于内容的视觉信息检索【盛文杨江平柳,,

北京科学出版社

,

健吴新建,

一种基于纹理元灰度模式统计的图像纹理分析方法北京电子工业出版社加 .,

电子学报

,

,

一

李弼程等智能图像处理技术【一,

姚

一

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【【」

夏德深傅德胜计算机图像处理及应用【,

,

东南大学出版社

,

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审稿周洪玉教授陈德运教授编辑高长福,

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/wa41.html