基于双树复小波和广义高斯模型的纹理图像检索

摘要：

提出了一种基于双树复小波变换、广义高斯模型和Kullback-Leibler距离的纹理图像检索新方法.该方法运用双树复小波变换对图像进行分解,在每一层生成六个方向子带的小波系数,并对小波系数的边缘分布函数进行高斯建模,生成纹理特征,再通过计算相应子带间纹理特征的Kullback-Leibler距离来度量图像的相似性.实验表明该方法比基于能量特征和欧氏距离的检索方法及三层分解层数下比基于小波变换、Contourlet变换等结合广义高斯模型和Kullback-Leibler距离的检索方法有更高的准确率.

关键词： 纹理图像 检索方法 双树复小波变换 广义高斯模型

作者: 张久文 米进财 蒋秀江

作者单位: 兰州大学信息科学与工程学院,兰州730000 山东广播电视大学经济管理学院,济南250101

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届全国图象图形学学术会议 暨第六届立体图象技术学术研讨会

会议地点: 长春

会议语种:中文

页码: 118-121

在线出版日期: 2012-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）