matlab紋理圖像檢索算法研究.doc
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matlab紋理圖像檢索算法研究,matlab紋理圖像檢索算法研究論文中包含源程序代碼5.72萬字 71頁課題背景隨著網(wǎng)絡技術(shù)、多媒體技術(shù)和計算機技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像信息的存儲和應用日益廣泛，因此對于多媒體信息，尤其是大型的圖像數(shù)據(jù)庫及視頻庫的有效管理就成為現(xiàn)階段迫切需要解決的問題?；趦?nèi)容的圖像檢索就成為解決這一問題的關鍵技術(shù)。傳統(tǒng)的圖像檢索是基于文...
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MATLAB紋理圖像檢索算法研究
論文中包含源程序代碼
5.72萬字 71頁
課題背景
隨著網(wǎng)絡技術(shù)、多媒體技術(shù)和計算機技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像信息的存儲和應用日益廣泛，因此對于多媒體信息，尤其是大型的圖像數(shù)據(jù)庫及視頻庫的有效管理就成為現(xiàn)階段迫切需要解決的問題?；趦?nèi)容的圖像檢索就成為解決這一問題的關鍵技術(shù)。傳統(tǒng)的圖像檢索是基于文本方式的檢索技術(shù)（Text-Based Image Retrieva l,TBIR），它存在著兩大困難，尤其是當圖像的數(shù)量非常大的時候，其一是手工對圖像進行注解所需的工作量太大，其二是圖像注解的主觀性的不精確性可能導致的檢索過程的失敗匹配。因此，這種傳統(tǒng)檢索技術(shù)有很大的局限性。于是，基于內(nèi)容檢索技術(shù)應運而生，它區(qū)別于傳統(tǒng)的檢索手段，融合了圖像理解技術(shù)，從而可以提供一種從巨大容量的圖像中，根據(jù)人們提出的要求進行有效的方法。
目 錄
摘 要 II
Abstract III
目 錄 IV
第1章 緒論 一
1.1課題背景 一
1.2 圖像特征的提取與表達 二
1.3 顏色特征的提取 二
1.4 紋理特征的提取 三
1.5形狀特征的提取 三
1.6基于內(nèi)容的圖像檢索典型系統(tǒng)介紹 三
1.7 本章介紹 五
第2章 紋理分析算法與相關技術(shù) 6
2.1 紋理的概述 6
2.2 基于空間性質(zhì)的紋理模型 6
2.2.1 基于自行關函數(shù)的模型 6
2.2.2基于共生矩陣的模型 7
2.2.3 隨機分形維模型 7
2.2.4 隨機場模型 9
2.3 基于頻域性質(zhì)的紋理模型 9
2.3.1 傅里葉功率譜 9
2.3.2 小波變換 10
2.4 基于結(jié)構(gòu)感知性質(zhì)的紋理模型 11
2.5 本章總結(jié) 12
第3章 灰度共生矩陣的紋理分析法 13
3.1 空間灰度層共生矩陣 13
3.2 灰度共生矩陣的特征量的產(chǎn)生 16
3.3 歸一化的方法 19
3.4 本章總結(jié) 20
第4章 實驗過程及分析 21
4.1 本實驗采用的圖像庫 21
4.2 本實驗的特征向量相關性的比較 22
4.3 本論文所采用的歸一化方法 23
4.4 試驗結(jié)果分析 23
本章小結(jié) 26
第5章 相似度的方法 27
5.1 視覺特征的相似度模型 27
5.2 L1距離和L2的距離 27
5.3 直方圖相交 27
5.4 二次式距離 28
5.5 馬氏距離 28
5.6 非幾何的相似度方法 28
5.7 圖像特征的性能評價 29
參考文獻 30
仿真結(jié)果 31
源程序 33
致謝 68
畢業(yè)設計（論文）成績評定表 69
參考文獻
1 劉忠偉，章毓晉. 1999.綜合利用顏色和紋理特征的圖像檢索.通信學報
2 章毓晉,2002.圖像工程(附冊)——教學參考及習題解答.北京:清華大學出版社
3 章毓晉.圖像工程(上、下冊).北京:清華大學出版社
4 謝和平,薛秀謙,1997.分形應用中的數(shù)學基礎與方法.北京:科學出版社
5 Bimbo A. 1999.Visual Information Retrieva l. Morgan Kaufmann,Inc.
論文中包含源程序代碼
5.72萬字 71頁
課題背景
隨著網(wǎng)絡技術(shù)、多媒體技術(shù)和計算機技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像信息的存儲和應用日益廣泛，因此對于多媒體信息，尤其是大型的圖像數(shù)據(jù)庫及視頻庫的有效管理就成為現(xiàn)階段迫切需要解決的問題?；趦?nèi)容的圖像檢索就成為解決這一問題的關鍵技術(shù)。傳統(tǒng)的圖像檢索是基于文本方式的檢索技術(shù)（Text-Based Image Retrieva l,TBIR），它存在著兩大困難，尤其是當圖像的數(shù)量非常大的時候，其一是手工對圖像進行注解所需的工作量太大，其二是圖像注解的主觀性的不精確性可能導致的檢索過程的失敗匹配。因此，這種傳統(tǒng)檢索技術(shù)有很大的局限性。于是，基于內(nèi)容檢索技術(shù)應運而生，它區(qū)別于傳統(tǒng)的檢索手段，融合了圖像理解技術(shù)，從而可以提供一種從巨大容量的圖像中，根據(jù)人們提出的要求進行有效的方法。
目 錄
摘 要 II
Abstract III
目 錄 IV
第1章 緒論 一
1.1課題背景 一
1.2 圖像特征的提取與表達 二
1.3 顏色特征的提取 二
1.4 紋理特征的提取 三
1.5形狀特征的提取 三
1.6基于內(nèi)容的圖像檢索典型系統(tǒng)介紹 三
1.7 本章介紹 五
第2章 紋理分析算法與相關技術(shù) 6
2.1 紋理的概述 6
2.2 基于空間性質(zhì)的紋理模型 6
2.2.1 基于自行關函數(shù)的模型 6
2.2.2基于共生矩陣的模型 7
2.2.3 隨機分形維模型 7
2.2.4 隨機場模型 9
2.3 基于頻域性質(zhì)的紋理模型 9
2.3.1 傅里葉功率譜 9
2.3.2 小波變換 10
2.4 基于結(jié)構(gòu)感知性質(zhì)的紋理模型 11
2.5 本章總結(jié) 12
第3章 灰度共生矩陣的紋理分析法 13
3.1 空間灰度層共生矩陣 13
3.2 灰度共生矩陣的特征量的產(chǎn)生 16
3.3 歸一化的方法 19
3.4 本章總結(jié) 20
第4章 實驗過程及分析 21
4.1 本實驗采用的圖像庫 21
4.2 本實驗的特征向量相關性的比較 22
4.3 本論文所采用的歸一化方法 23
4.4 試驗結(jié)果分析 23
本章小結(jié) 26
第5章 相似度的方法 27
5.1 視覺特征的相似度模型 27
5.2 L1距離和L2的距離 27
5.3 直方圖相交 27
5.4 二次式距離 28
5.5 馬氏距離 28
5.6 非幾何的相似度方法 28
5.7 圖像特征的性能評價 29
參考文獻 30
仿真結(jié)果 31
源程序 33
致謝 68
畢業(yè)設計（論文）成績評定表 69
參考文獻
1 劉忠偉，章毓晉. 1999.綜合利用顏色和紋理特征的圖像檢索.通信學報
2 章毓晉,2002.圖像工程(附冊)——教學參考及習題解答.北京:清華大學出版社
3 章毓晉.圖像工程(上、下冊).北京:清華大學出版社
4 謝和平,薛秀謙,1997.分形應用中的數(shù)學基礎與方法.北京:科學出版社
5 Bimbo A. 1999.Visual Information Retrieva l. Morgan Kaufmann,Inc.
