-
题名基于NSST和RI-LPQ的纹理图像检索
被引量：2
- 1
-
-
作者
殷明
王治成
于立萍
-
机构
合肥工业大学数学学院
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2014年第10期258-263,269,共7页
-
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)
-
文摘
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
-
Keywords
Nonsubsampled Shearlet Transform （NSST）
Generalized Gaussian Distribution （ GGD ）
texture imageretrieval
Rotation Invariant Local Phase Quantization （RI-LPQ）
feature extraction
feature fusion
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
