基于双广义高斯模型和多尺度融合的纹理图像检索方法

摘要：

纹理因素是描述图像的重要特征之一,为了准确地刻画纹理特征,增强图像的区分能力,该文提出一种基于双树复数小波域统计特征的纹理图像检索方法.首先对图像采用双树复数小波变换得到各子带系数,由于系数存在细微不完全对称分布特性,将其建模为双广义高斯模型.其次,因为各子带系数之间不完全独立也不完全冲突,存在不确定关系,所以采用模糊集合和证据理论(FS-DS)的方法,融合各子带系数特征.最后,对Brodatz和彩色纹理图像库进行仿真实验,并与多种统计建模的方法相比较.结果表明,该方法有效地提高了纹理图像的平均检索率.

关键词：纹理图像检索、双树复数小波、双广义高斯分布、模糊集合、证据理论

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国博士后基金2014M561817;安徽省自然科学基金J2014AKZR0055 China Postdoctoral Fund2014M561817;The Natural Science Foundation of Anhui ProvinceJ2014AKZR 0055

在线出版日期：2016-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2856-2863