基于小波分析的圖像檢索算法研究

1、 學(xué)科專業(yè)：計(jì)算數(shù)學(xué)研究生：舒彬指導(dǎo)教師：王軍鋒副教授摘 要簽名：簽名：I I I k l I I I I l [ m l l l l U I l l l 1 1 1 1 1 1 1 I I I | ．Y 2 1 17 7 5 9基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)可分為基于形狀、紋理、顏色等特征的檢索。在許多領(lǐng)域有非常廣闊的應(yīng)用前景。小波分析是～種應(yīng)用很廣泛的圖像處理工具。圖像經(jīng)小波變換后，產(chǎn)生的小波系數(shù)能夠很好的表征圖像的信息的局部特征。本文主

2、要研究小波分析在基于內(nèi)容的圖像檢索方面的應(yīng)用，重點(diǎn)是利用小波分析提取圖像的形狀特征、紋理特征來進(jìn)行圖像檢索。( 1 ) 基于小波變換的圖像檢索新方法。首先，對(duì)原圖像進(jìn)行小波變換，提取每層的低頻子圖像，分別求出它們模極大值的平均值和原圖像的模極大值的平均值；其次，將它們分別做為下一層的閾值，找出每層的邊緣圖像；最后，計(jì)算邊緣圖像的7 個(gè)不變矩之間的歐氏距離，從而檢索出相似的圖像。通過實(shí)驗(yàn)可以看到，此方法的查詢結(jié)果優(yōu)于其他兩種算法。( 2

3、) 由于提升小波具有快速性和多尺度等特性，所以本文提出了基于提升小波的圖像檢索新方法。首先，對(duì)原圖像進(jìn)行提升小波變換，通過模極大值來提取低頻子圖像的形狀特征，其次，利用計(jì)算提升小波變換后得到的系數(shù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，提取高頻子圖像的紋理特征；最后，將這兩組特征向量組合并計(jì)算出它們之間的歐氏距離，檢索出比較相似的圖像。從對(duì)比實(shí)驗(yàn)可看出，此方法的查詢結(jié)果明顯優(yōu)于文中所給的其他兩種方法，具有很強(qiáng)的實(shí)用性和普遍性。關(guān)鍵詞：圖像檢索；小波變換；模極大