扬州大学学报（自然科学版）
颺州大學學報（自然科學版）
양주대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF YANGZHOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
1期
46-49,70
,共5页
纹理特征%图像检索%非下采样contourlet%信息熵
紋理特徵%圖像檢索%非下採樣contourlet%信息熵
문리특정%도상검색%비하채양contourlet%신식적
提出一种应用非下采样contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)进行图像检索的算法,以获取一种兼顾纹理图像概貌和细节信息的特征,从而提高图像检索的性能.该算法利用NSCT对图像进行多尺度、多方向分解,获得子带系数矩阵；对低频子带系数提取能量和方差作为全局纹理特征,并对高频子带系数分别提取尺度间和尺度内纹理信息；通过非高斯双变量模型拟合子带系数,利用信息熵描述尺度间特征；尺度内特征通过对同一层子带图像按主方向排序,获得直方图图像,计算其加权信息熵作为特征向量.对Brodatz标准纹理库的检索实验结果表明,与同类算法相比,该文方法具有更高的检索性能.
提齣一種應用非下採樣contourlet變換(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)進行圖像檢索的算法,以穫取一種兼顧紋理圖像概貌和細節信息的特徵,從而提高圖像檢索的性能.該算法利用NSCT對圖像進行多呎度、多方嚮分解,穫得子帶繫數矩陣；對低頻子帶繫數提取能量和方差作為全跼紋理特徵,併對高頻子帶繫數分彆提取呎度間和呎度內紋理信息；通過非高斯雙變量模型擬閤子帶繫數,利用信息熵描述呎度間特徵；呎度內特徵通過對同一層子帶圖像按主方嚮排序,穫得直方圖圖像,計算其加權信息熵作為特徵嚮量.對Brodatz標準紋理庫的檢索實驗結果錶明,與同類算法相比,該文方法具有更高的檢索性能.
제출일충응용비하채양contourlet변환(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)진행도상검색적산법,이획취일충겸고문리도상개모화세절신식적특정,종이제고도상검색적성능.해산법이용NSCT대도상진행다척도、다방향분해,획득자대계수구진；대저빈자대계수제취능량화방차작위전국문리특정,병대고빈자대계수분별제취척도간화척도내문리신식；통과비고사쌍변량모형의합자대계수,이용신식적묘술척도간특정；척도내특정통과대동일층자대도상안주방향배서,획득직방도도상,계산기가권신식적작위특정향량.대Brodatz표준문리고적검색실험결과표명,여동류산법상비,해문방법구유경고적검색성능.
