Curvelet感兴趣区域相关图的纹理图像检索

提出了一种基于感兴趣区域纹理图像的检索方法.对纹理图像进行Curvelet多尺度分解,根据各层子带的能量分布提取感兴趣区域,并量化感兴趣区域Curvelet系数,计算颜色自相关图而构造图像的特征向量.在Brodatz纹理库中的实验结果表明,与原有基于Curvelet的纹理图像检索方法相比,所提出的方法对纹理图像检索的效果更佳.

一种基于Curvelet相关图纹理图像检索方法

纹理是图像普遍存在且难以描述的特征,但是更容易引起人们视觉上的关注,它蕴含有丰富的信息,所以基于纹理的检索具有重要的应用价值。提出了一种新的基于Curvelet相关图纹理图像检索方法。该方法通过对纹理图像进行Curvelet分解进行多尺度分析;利用变换后粗尺度反映图像轮廓、细尺度反映图像纹理信息特性,阈值处理后采用不同的量化等级;计算Curvelet系数相关图,反映了不同系数所占比例和相互之间的空间相关性,由此构造图像的特征向量。通过对Brodatz纹理图像库实验,结果表明该方法相较于原有的Curvelet方法能够更有效地进行纹理图像检索。