基于Contourlet变换和Hu不变矩的图像检索算法

摘要：

文章提出一种基于Contourlet变换和Hu不变矩的图像检索算法。首先，对每幅图像进行Contourlet变换，得到低频子带与高频方向子带，把计算得到的低频子带的Hu不变矩和各个高频方向子带的均值与标准差作为图像的特征向量，利用Manhattan距离进行相似度度量，完成基于内容的图像检索。为对该文提出的算法的检索效果进行检验，分别与基于Contourlet变换特征的检索算法和基于Hu不变矩特征的检索算法等方法进行了对比实验研究。结果表明，该算法有效地融合了图像的纹理特征与低频子带的形状特征，较好地实现了基于内容的图像检索，平均查准率达到73.94%。

关键词：图像检索、Contourlet变换、Hu矩、均值和标准差、Manhattan距离

分类号：TN911.73

资助基金：山东省自然科学基金ZR2010FM023

在线出版日期：2014-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：306-310