基于NSST和RI-LPQ的纹理图像检索

摘要：

针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换( NSST )统计特征和旋转不变的局部相位量化( RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的稀疏表示,与传统小波相比,可有效捕捉图像的边缘轮廓等纹理信息,与非下采样轮廓波相比,具有更高的计算效率。利用广义高斯分布函数对图像NSST高频子带系数的统计特征进行分析,RI-LPQ描述算子直接提取图像特征,采用具有权重系数的相似性测度公式对Brodatz图像库进行纹理图像检索。实验结果表明,与传统小波和轮廓波的方法相比, NSST 统计特征方法的平均检索率分别提高4．77%和1．44%,纹理图像检索方法的平均检索率分别提高7．36%和1．98%。

关键词：非下采样剪切波变换、广义高斯分布、纹理图像检索、旋转不变的局部相位量化、特征提取、特征融合

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省自然科学基金资助项目1308085MA09;安徽省教育厅基金资助项目2013AJZR0039;合肥工业大学博士专项科研基金资助项目2012HGB0653。

在线出版日期：2014-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：258-263,269