基于紋理特征的圖像分類與檢索研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)向?qū)拵?、高速、多媒體方向的發(fā)展，它以更具人性化的應(yīng)用方式為人們提供了大量的可用資源，如文本、圖像、視頻和音頻等。作為網(wǎng)絡(luò)信息資源的重要組成部分，教育資源在提高教學(xué)質(zhì)量，充分發(fā)揮信息化教育的優(yōu)勢(shì)方面有著重要作用。在眾多類型的信息資源中，圖像具有直觀、形象、易于理解和信息量大等特點(diǎn)，成為教育資源庫的重要組成部分。 同網(wǎng)絡(luò)信息一樣，教育資源中的圖像數(shù)量巨大，種類繁多，加之排列方式錯(cuò)綜復(fù)雜，這給相應(yīng)的圖像檢索帶來了困難。近

2、年來，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)(CBIR)有了長(zhǎng)足的發(fā)展?；趦?nèi)容的圖像檢索對(duì)圖像的內(nèi)容進(jìn)行分析，并對(duì)其特征進(jìn)行合理的描述，然后利用圖像的內(nèi)容特征檢索圖像，使得檢索過程更加有效，檢索結(jié)果更能貼近人的視覺感受。圖像的內(nèi)容包括圖像的顏色、紋理、形狀等視覺特征和語義特征等。其中，紋理特征是最為顯著的視覺特征之一。由于紋理描述和分析的復(fù)雜性，在基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)中紋理特征還沒有得到充分利用。本文主要針對(duì)自然紋理進(jìn)行基于概念的分類，并對(duì)紋理分割

3、和基于紋理特征的圖像檢索進(jìn)行了研究。 論文借用自然語言中描述紋理的概念詞，將自然紋理進(jìn)行了基于概念的分類，共分為十大類別：魚鱗、顆粒、裂紋、斑紋、條紋、絨毛、波紋、木紋、花紋和亂紋。在此基礎(chǔ)上，建立了一個(gè)小型的自然紋理圖像庫。對(duì)常用的紋理特征提取方法進(jìn)行了討論，分析了小波包方法，給出了利用Gabor濾波器提取紋理特征的詳細(xì)算法。論文中采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)作為分類器，進(jìn)行了紋理分類實(shí)驗(yàn)，獲得了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 紋理

4、分割是紋理圖像分析的關(guān)鍵步驟，因?yàn)橹挥型瓿蓪?duì)圖像的分割才能提取圖像中對(duì)象的視覺特征和語義特征。論文討論了紋理分割的一般方法，對(duì)基于統(tǒng)計(jì)的灰度共生矩陣方法進(jìn)行了研究，分析了距離、灰度級(jí)和窗口大小對(duì)特征提取和分割效果的影響。采用灰度共生矩陣方法提取紋理特征，利用模糊C均值聚類方法進(jìn)行了紋理分割，取得了比較滿意的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 論文討論了基于內(nèi)容的圖像檢索的特點(diǎn)，并利用紋理特征進(jìn)行了圖像檢索實(shí)驗(yàn)，取得了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 我們基于M