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基于纹理的图像检索 闫晶莹，王成儒 ，王云晓 (燕山大学 信息科学与工程学院， 河北 秦皇岛 066004) 摘 要：为得到纹理特征提取的合适的算法，首先研究了基于灰度共生矩阵的纹理特征的提取方法，将彩色图像变换灰度图像， 然后进行四个方向的纹理特征提取，包括能量、熵、惯性矩、相关量四个向量元素作为纹理特征值，并研完了基于Gabor小波 的纹理特征的提取。首先将 Gabor小波作为母小波，将图像进行二维的Gabor小波变换，将 Gabor小波系数的均值和标准方差作 为纹理特征值；将两种方法进行比较，查全率和查准率作为测量标准，实验表明基于Gabor小波变换的纹理特征方法在频域具 有比较好的检索效果。 关键词：图像检索；纹理特征；小波分析；Gabor lmage Retrievalbased on Texture Featues YAN Jing-ying．WANG-Cheng-ru．WANG Yun一×iao (Collegeof／／／7formdtb／#5c~／#ceendE77glncerin#FenshanUn／vcrsity ，(2n／huangdeo，te／be／0660o4,Ch：m) Abstract：To get the right means，the retirvalof texture featuresbased 0n Gray LevelCo-occurrence Matrix is reashed．Let color image becomegray image，texturefeaturesberetrievedform fourdirections，including energy，entropy，inertia matrix andrelatedvector thataretexture featuresvalue：Later．theretrivalof texture featuresbasededonGaborwavelt ．First let gaborwaveltbethe motherwavelt，tie imagew_】】be transform using the2--D Gaborwavelttheaveragevalueandstandardvariancofthecoefficientofwaveltbetexturefeatures．Comporisedwith tWO means．precisionand fecal】are the measure norm．P~etrivalof texture featuresbaseded on Gaborwavelt jSthe bettermean in the regionof frequence from the e×DerimentatiOn． Key words：imageretrieval；texturefeature；waveletanaysis；Gabor 1引言 随着数码相机和计算机的广泛使用，出现 了大量的 图片，如何有效地使用图片库是我们研究的重点。基于 内容的图像检索已经成为现在研究的热点 ，而纹理提供 了图像的重要特征，由于纹理没有 明确的定义 …，所以 被统称为图像的某种局部性质。通常纹理可认为是会使 空间以一定的形式变化而产生的图案，是一种不依赖于 颜色或亮度的放映图像 中同质现象的视觉特征。 日前大 部分学者认为纹理分析算法 的分类是统计法、结构法 、 模型和空间 ／频域联合分析 。 统计法是对 图像中颜色强度的空间分部信息进行统 c=《O暑 雕 喇^ 一；c： 计得到纹理信息，该方法使用于广泛的 自然纹理和人工 纹理。该方法的研究比较广泛，典型的有灰度共生矩阵 、 低阶矩与高阶矩特征统计 、Laws纹理能量法 。 结构法研究的出发点是纹理 由纹理基元组成，对图 像中具有结构规律的特性加以分析而得到的纹理特征。 分析基元的方法最简的是从基元之 间的相位、距离、尺 度等的统计法考虑，也可以考虑用比较复杂的方法分析， 如句法。结构法主要适用于非常规的人工纹理 ，对于分 析自然纹理图像时很难得到令人满意的效果。 由于空间 ／频域联合的纹理分析方法与人类视觉过