基于二进小波变换及局部二值模式特征的图像检索
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国家自然科学基金(11261061,61362039,10661010);新疆维吾尔自治区自然科学基金(200721104);2014-2015年度研究生科技创新基金(20142017)


Image Retrieval Base on Dyadic Wavelet Transform and Local Binary Pattern
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    摘要:

    纹理是一种反映像素的空间分布属性的图像特征,成为图像分析的重要手段.在图像检索领域,由于小波变换具有方向性、局部特性、多尺度特性,使得图像的纹理特征能得到更好的表征.局部二值模式是提取图像纹理特征的有效工具,具有旋转不变性和灰度不变性.利用性能良好的Bubble小波对图像进行二进小波变换得到四个子带图像,其中低频子带包含原图信息最多,对角线方向的子图包含信息最少,其余两个子图包含信息介于两者之间,因此选取低频和垂直,水平高频图像,然后对分量利用等价局部二值模式提取图像纹理特征,并进行图像检索.实验结果表明该算法不仅有效地结合了小波与局部二值模式的优势,而且具有较好的检索性能.

    Abstract:

    Texture is an image feature which reflects the pixel spatial distribution property and has become important means in image analysis. In the field of image retrieval, due to the directional wavelet transformation, local characteristics and multi-scale features can make the texture feature of image get better representation. Local binary pattern is an effective tools for extract texture characteristics of images and have rotation invariance and gray scale invariance. This paper uses Bubble wavelet which has good performance to do the image dyadic wavelet transformation. Four sub-band images are got. The low frequency sub-band contains maximum art-work informations. The diagonal directional graph contains minimum informations. The other two graphs contain informations between the max and the min. Hence, low frequency, vertical and horizontal high frequency image are to be selected first. Then, by means of the uniform local binary pattern, the three texture components of image are extracted, and the image retrieval proceeded. The experimental results show that the algorithm not only effectively combines the advantages of wavelet and local binary pattern, and also has better retrieval performance.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

艾木拉姑丽&#;卡得尔,吐尔洪江&#;阿布都克力木,阿卜杜如苏力&#;奥斯曼.基于二进小波变换及局部二值模式特征的图像检索.计算机系统应用,2014,23(8):198-202

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  • 收稿日期:2014-02-21
  • 最后修改日期:2014-04-02
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  • 在线发布日期: 2014-08-18
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