基于纹理和颜色的图像检索

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1、基于纹理和颜色的图像检索华中科技大学硕士学位论文基于纹理和颜色的图像检索姓名：董雪峰申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：曹忠升20060429摘要随着计算机及通信技术的发展，图像处理被广泛应用到各个领域。为了有效地检索图像，基于内容的图像检索技术应运而生，并成为了图像研究领域的热点问题之一。本课题重点研究基于纹理特征的图像检索和综合特征检索。灰度直方图法是一种简单的纹理特征检索算法，但灰度直方图没有包含灰度的空间信息。基于灰度共生矩阵中加入空间的信息，可以更好的表示纹理特征。灰度-梯度共生矩阵将图像的梯度和灰度信息结合起来，更全面的描述图像的纹理特征。统

2、计灰度-梯度共生矩阵得到15个纹理描述符。在提取灰度-梯度矩阵前，对图像进行了分区，进一步加入了空间的信息，更好描述图像纹理。小波变换能够将图像分为高频部分和低频部分，高频部分表示图像的细节部分，低频部分表示图像的平滑部分，因此利用高频系数可以描述图像的纹理特征。进一步采用树状小波分解，并对分解后的图像进行了分区加权，加重中间纹理的权重。实验结果表明，该方法提高了图像的检索效果。综合特征检索可以达到不同特征优势互补的效果。HSV颜色直方图是一种基于颜色特征的图像检索方法。综合利用纹理特征和颜色特征检索，实验结果表明，综合检索的效果比单一特征检索的效果要好。基于以上的研

3、究成果，设计了一个图像检索实验平台，该平台用来测试以上提到的特征提取方法。它是一个开放框架，使用者可以将特征提取方法的实现按照标准接口包装后动态地加入框架之中。关键词：图像检索，纹理，灰度-梯度共生矩阵，树状小波分解,直方图IAbstractWiththedevelopmentofcomputerandcommunication,imageprocessingareappliedwidelytomanyfields.Inordertoretrieveimagewell,contended-basedimageretrievalcomesintobeingandbeco

4、mesahotquestioninimageprocessingfield.Wefocusontheimageretrievalinthefeatureoftextureandintegration.Grayhistogramisasimplemethoddescribingimagefeature,butitdoesn’tincludethespacialinformationofgray.Thegrayconcurrencematrixcandescribethetexturefeaturebetter.Asdescribingthetexturefeaturef

5、ull-scale,wecombinetheinformationofgrayandgrads,formingagray-gradsconcurrencematrix,statisticandgetting15texturedescriptor.Beforegettingthegray-gradsconcurrence,wedivideimageintopieceswhichcanaddmorespatialinformation.Wavelet-transformcandecomposetheimageintohigh-frequencypartsandlow-fr

6、equencyparts.High-frequencypartsfiguretheimagedetailandlow-frequencypartsfiguresmoothpart.Wecanusethecoefficientofhigh-frequencytodescribethetexturefeature.Inpaper,weusetree-structuredwavelettransformtodecomposetheimage.Whencomputingthetexturefeature,wedividethehigh-frequencyimageintoth

7、reeparts,highlightingthemiddlepartoftheimage.Experimentsshowthatthismethodcanreflecttextureandobtaingoodretrievaleffects.Integratedretrievalcanintegratetheadvantageofdifferentfeature.weintroduceamethodincolorfeatureandexperimenttheintegratedmethodusingtextureandcolorfeature.Bas