基于lbp纹理特征的图像检索系统 毕业论文

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1、华侨大学毕业设计（论文）题目：基于LBP纹理特征的图像检索系统院（系）　　计算机科学与技术学院　专业　　　　　软件工程　　　　　届别　　　　　2008届　　　　　学号　　　　0825121037姓名　　　　　　　　　　　指导老师　　　　　指导老师职称　副教授　　华侨大学教务处印制2012年5月华侨大学毕业设计（论文）摘要随着计算机网络的飞速发展和多媒体编码技术的进步，网络上的资源日益丰富，尤其是直观的形象的多媒体信息备受人们的亲睐基于内容的图像检索，即（CBIR）。CBIR的核心是使用图像的可视特征对图像进行检索。纹理分类与分割是图像处理领域一个经久不衰的热点研究领域,纹理特征提取作为纹理分

2、类与分割的首要问题,一直是人们关注的焦点,各种纹理特征提取方法层出不穷。局部二元模式（LBP）是一种灰度范围内的纹理描述方式，它从一种纹理局部近邻定义中衍生出来。本文实现了恒定的基础局域二值模式和旋转不变的局域二值模式两种纹理特征提取方式。通过LBP纹理图生成灰度直方图，计算灰度直方图之间的欧式距离以完成图像检索比对。本文采用VC++6.0环境下MFC项目导入OpenCV图像处理函数库设计了检索系统实现基于LBP纹理特征的图像检索。在(加利福尼亚理工学院256类图像数据库)及（Queensland大学分类的brodatz自然纹理图像库）下进行测试并对结果进行分析与讨论。关键字：CBIR；LB

3、P特征提取；图像识别IV华侨大学毕业设计（论文）ABSTRACTAlongwiththerapiddevelopmentofthecomputernetworkandmultimediacodetechnologyprogress,thenetworkresourcesareincreasinglyrich,particularlyintuitiveimageofthemultimediainformationispeople'spro-gazecontent-basedimageretrieval,namely(CBIR).ThecoreoftheimageisusedCBIRthevis

4、ualfeaturestodoimageretrieval.Textureclassificationandsegmentationimageprocessingareaisahotresearchfieldofenduring,texturefeatureextractionandsegmentationtextureclassificationasapriority,andhasbeenthefocusofattention,allkindsoftexturefeatureextractionmethodareendless.LocalBinaryPatternsisagraywithi

5、nthescopeofthetexturedescriptionway,itfromadifferenttextureLocalneighborsinthedefinitionofderivatives.ThispaperrealizedtheconstantbasedLocalBinaryPatternsandrotationinvariantofLocalBinaryPatternstwotexturefeatureextractionmethod.ThroughtheLBPtexturemapgeneratinggray-levelhistogram,calculationofgray

6、histogramEuclideandistancebetweentocompletethanimageretrieval.Thispaperusingvc++6.0environmentMFCprojectlaunchOpenCVimageprocessingfunctionlibrarydesigntheretrievalsystembasedontexturefeatureLBPimageretrieval.In(theCaliforniainstituteoftechnology256kindsofimagedatabase)and(Queenslanduniversityofcla

7、ssificationbrodatznaturaltextureimageslibrary)testandtheresultsareanalyzedanddiscussed.keyword:CBIR,LBPfeatureextraction,imagerecognitionIV华侨大学毕业设计（论文）目录摘要IABSTRACTII1绪论11.1研究背景11.2基于内容的图像检索11.2.1基于内容的图像检索概