brushlet域复特征纹理图像检索算法

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1、第28卷第5期计算机仿真2011年5月文章编号:1006－9348(2011)05－0263－04Brushlet域复特征纹理图像检索算法王中晔，杨晓慧，牛宏娟(河南大学数学与信息科学学院，河南开封475004)摘要:纹理图像检索的关键步骤是有效地提取纹理特征，但常用的小波变换方向有限。为此借助Brushlets为复函数且具有良好多方向性的特点，为了提高图像分辨率，优化图像效果提出了一种基于Brushlet域复特征的纹理图像检索新算法，综合图像的能量和相位特征描述纹理信息，分析了Brushlet分解层数对检索效果的影响，并讨论了不同类型纹理图像的检索效果极其成因。实验结果表明，算

2、法细致全面的描述了纹理信息，使多种相似度计算指标均显著提高，对方向性较强的纹理图像效果尤为明显。关键词:图像检索;束状波变换;纹理图像;复特征中图分类号:TP85文献标识码:ATextureImageRetrievalAlgorithmBasedonComplexFeaturesinBrushletDomainWANGZhong－ye，YANGXiao－hui，NiuHong－juan(SchoolofMathematicsandInformationSciences，HenanUniversity，HenanKaifeng475004，China)ABSTRACT:Akeyst

3、epoftextureimageretrievalishowtoextracttexturefeatureseffectively．However，thedirec-tionsofwavelettransformarelimited．Thispaperproposedanimageretrievalalgorithmbasedoncomplex，sinceBrushletsisacomplexfunctionandismulti－directional．Theenergyandphasecharacteristicsareextractedtode-scribethetextur

4、einformation．TheimpactofBrushlettransformdecompositionlevelsintheretrievalresultswasana-lyzed．Moreover，theretrievalresultsandreasonsfordifferentkindsoftextureimageswerediscussed．Thetestresultsshowthatthenewmethoddescribestextureinformationdetailedlyandcomprehensively．Sothatsimilarity’smetricc

5、riterionsweresignificanthigher，especiallyfortextureimageswithstrongerdirectivity．KEYWORDS:Imageretrieval;Brushlettransform;Textureimages;Complexfeatures［6］1引言种多尺度几何分析新工具，现已成功用于纹理图像分类和［7］纹理特征是一种全局特征，它描述了图像所对应景物的融合等领域。文献［8］借助Brushlet能量特征来描述纹理表面性质，是基于内容图像检索(Content－BasedImageRe-信息，实验结果表明Brushlet

6、用于图像检索优于Gabor和小trieval，CBIR)中的一类重要特征。纹理图像检索的核心是波包。本文进一步考虑到Brushlets为复函数，且基函数具有有效地分析和描述纹理结构，进而提取纹理特征。经典的纹多方向性，提取能量和相位的复特征来描述纹理信息，讨论理描述方法有统计法、频谱法和结构法。传统频谱法的变换了对不同类型纹理图像的检索效果，进而分析了Brushlet分［1］［2］方法有Gabor变换和小波变换等，小波的应用尤为普解层数对检索结果的影响，获得了比文献［8］更优的图像检［3］［4］遍。Gabor变换较为简单，但对频域的划分不够精细，实索效果。现时参数不易确定。小波方

7、法角分辨率较差，因此对纹理这种多方向性的特征存在一定的不足。2图像的Brushlet变换［5］梳状波(Brushlets)是为解决角分辨问题而产生的一Brushlet变换是为解决角分辨问题而产生的一种正交和非过完备的图像多尺度几何分析工具。Meyer和Coifman采［5］基金项目:国家自然科学基金(60802061);河南省创新型科技人才队用光滑局部周期化技术构造了Fourier频域的正半部分局伍建设工程(084100510012);河南省教育厅自然科学基金部化基函数。Brus