增强的田村纹理特征法提升轮胎花纹检索性能

本文主要探讨了在信息技术快速发展的背景下，图像检索技术的重要性，特别是针对轮胎胎面花纹等复杂纹理特征的精确提取。田村特征（Tamura texture feature）作为一种有效的纹理描述方法，已经在图像处理领域得到了广泛应用，其中对比度作为其重要组成部分，能够反映出图像整体的亮度分布。然而，对比度作为全局变量，往往忽视了图像的局部细节，无法准确捕捉到纹理的细微变化。 针对这一局限性，论文提出了一个改进的纹理特征提取方法。作者们认识到，通过利用强度直方图的统计矩，可以从更深层次上挖掘图像的信息。统计矩包括均值、方差、偏度等，它们能够提供更丰富的局部亮度信息，这对于提高图像检索的精度至关重要。在实际应用中，研究者们将这一方法应用于轮胎胎面花纹数据集上，通过对比实验，结果表明新方法在检索性能上明显优于现有的传统方法。 改进的方法首先对图像进行预处理，然后计算每个像素强度的直方图，接着计算这些直方图的统计矩，如均值和方差，以此来构建纹理特征向量。这些特征向量不仅包含了图像的整体亮度信息，还捕捉到了局部区域的亮度变化模式，从而增强了特征描述的鲁棒性和区分度。 在轮胎胎面花纹这种具有复杂花纹和结构的图像中，这种改进的特征提取方法的优势尤为突出。它能够更好地识别出不同花纹的细微差别，使得图像检索系统在处理此类特定应用场景时表现出更高的精度和效率。本文的研究对于提升图像检索领域的技术水平，特别是在需要精细纹理描述的应用场景中，具有重要的理论和实践价值。