图像纹理特征提取方法

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1、实用文案安徽大学本科毕业论文（设计、创作）题　　目：　　　图像纹理特征提取方法研究　　　　学生姓名：　朱邵成　　　学号：Z01114175院（系）：电气工程与自动化学院专业：　自动化　入学时间：　2011　　　　年　　　9　　　月导师姓名：　寻丽娜　职称/学位：　讲师/博士　导师所在单位：　安徽大学电气工程与自动化学院　完成时间：　2015　　　　年　　　5　　　　月标准文档实用文案图像纹理特征提取方法研究摘要近年来，随着信息多媒体时代的到来，以及网络在世界范围内的日益流行、云计算的风行，人们在日常生活工作接触的信息量越来越大。图像作为信息的一种载体，具有直观、信息量大、

2、便于不同国家间交流的特点，是网络多媒体的重要组成部分。基于文本的图像检索是基于内容图像检索的基础，用人工方式解释图像信息，其工作量我们难以想象，可行性也值得商榷。因此CBIR方法有效解决了这一个难题。基于内容的图像检索（CBIR）包括四个阶段，分别是：获取图像、提取特征、分类图像、检索图像。图像检索主要是一个核心问题：选取何种算法提取哪一种图像特征，快速有效的进行图像的区分与检测。纹理特征的提取是CBIR的关键问题之一，本论文也是基于图像纹理特征的提取为基础。首先，本文使用基于纹理基元的共生矩阵分析方法，用来提取纹理特征向量。此方法中，采用局部二进制模式(LocalBin

3、aryPattern，LBP)来进行图像的基本纹理基元的提取，并用灰度共生矩阵(GrayLevelCo．occurrenceMatrix，GLCM)中共生矩阵的分析方法来对纹理基元图像进行分析。其次文中深入研究了基于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法，给出了基于Matlab的简便实现代码，分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵(GLCM)的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。关键词：纹理特征；灰度共生矩阵；基于内容的图像检索；Matlab标准文档实用文案Studyontheextraction

4、methodof imagetexturefeatureAbstractInrecentyears,alongwithinformationmultimediatimearrival,aswellasnetworkinworldwidescaledaybydaypopular,cloudcomputationbeinginfashion,thepeoplearemoreandmorebiggerinthedailylifeworkcontactinformationcontent.Theimagetooktheinformationonekindofcarrier,has

5、,theinformationcontentintuitivelybig,isadvantageousforthecharacteristicwhichbetweenthedifferentcountryexchanges,isthenetworkmultimediaimportantconstituent.Basedonthetextimageretrievalisbasedonthecontentimageretrievalfoundation,withtheartificialwayexplanationpictorialinformation,itsworkloa

6、dweimagineswithdifficulty,thefeasibilityisalsoworthdiscussing.ThereforeCBIRmethodeffectiveaddressingthisdifficultproblem.Basedoncontentimageretrieval(CBIR)includingfourstages,respectivelyis:Gainimage,extractioncharacteristic,classifiedimage,retrievalimage.Theimageretrievalmainlyisacoreque

7、stion:Whichonekindofimagecharacteristicselectswhatalgorithmtowithdraw,fasteffectivecarriesontheimagethediscriminationandtheexamination.ThetexturecharacteristicextractionisoneofCBIRkeyquestion,thepresentpaperalsoisbasedontheimagetexturecharacteristicextractionisafoun