資源描述：
《基于紋理和顏色的圖像檢索》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、基于紋理和顏色的圖像檢索華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于紋理和顏色的圖像檢索姓名：董雪峰申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：曹忠升20060429摘要隨著計(jì)算機(jī)及通信技術(shù)的發(fā)展，圖像處理被廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域。為了有效地檢索圖像，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，并成為了圖像研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。本課題重點(diǎn)研究基于紋理特征的圖像檢索和綜合特征檢索?；叶戎狈綀D法是一種簡(jiǎn)單的紋理特征檢索算法，但灰度直方圖沒有包含灰度的空間信息?；诨叶裙采仃囍屑尤肟臻g的信息，可以更好的表示紋理特征?；叶?梯度共生矩陣將圖像的梯度和灰度信息結(jié)合起來(lái)，更全面的描述圖像的紋理特征。統(tǒng)
2、計(jì)灰度-梯度共生矩陣得到15個(gè)紋理描述符。在提取灰度-梯度矩陣前，對(duì)圖像進(jìn)行了分區(qū)，進(jìn)一步加入了空間的信息，更好描述圖像紋理。小波變換能夠?qū)D像分為高頻部分和低頻部分，高頻部分表示圖像的細(xì)節(jié)部分，低頻部分表示圖像的平滑部分，因此利用高頻系數(shù)可以描述圖像的紋理特征。進(jìn)一步采用樹狀小波分解，并對(duì)分解后的圖像進(jìn)行了分區(qū)加權(quán)，加重中間紋理的權(quán)重。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法提高了圖像的檢索效果。綜合特征檢索可以達(dá)到不同特征優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的效果。HSV顏色直方圖是一種基于顏色特征的圖像檢索方法。綜合利用紋理特征和顏色特征檢索，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，綜合檢索的效果比單一特征檢索的效果要好?；谝陨系难?/p>
3、究成果，設(shè)計(jì)了一個(gè)圖像檢索實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，該平臺(tái)用來(lái)測(cè)試以上提到的特征提取方法。它是一個(gè)開放框架，使用者可以將特征提取方法的實(shí)現(xiàn)按照標(biāo)準(zhǔn)接口包裝后動(dòng)態(tài)地加入框架之中。關(guān)鍵詞：圖像檢索，紋理，灰度-梯度共生矩陣，樹狀小波分解,直方圖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
