NSCT与Krawtchouk矩结合的图像检索算法

"该文提出一种图像检索方法，结合非下采样Contourlet变换（NSCT）和Krawtchouk矩，提取图像的纹理和形状特征，实现高精度的图像检索。NSCT能有效捕捉图像的多尺度和多方向信息，Krawtchouk矩用于描述图像的局部形状特性，且所提取特征具有平移、旋转、尺度不变性。" 在图像检索领域，基于内容的检索方法依赖于从图像中提取的关键特征。这篇论文提出了一种创新的图像检索策略，主要利用非下采样Contourlet变换（NSCT）和Krawtchouk矩来捕获图像的纹理和形状信息。NSCT是一种多尺度、多方向的图像分析工具，相较于传统小波变换，它能更好地处理二维图像的边缘和轮廓信息，提供更丰富的细节描述。 NSCT首先通过对图像进行非下采样塔式滤波器组（NSPFB）分解，生成不同尺度和方向的子带系数。这些系数代表了图像在不同分辨率下的纹理特征。接着，论文使用Krawtchouk矩来描述图像的形状特性。Krawtchouk矩是一种特殊的矩函数，能够在局部区域内有效捕获图像的形状信息，尤其适合描述复杂形状和不规则边缘。 在特征提取阶段，论文结合NSCT得到的纹理特征和Krawtchouk矩描述的形状特征，构建了一个综合的特征向量。这个向量具有平移、旋转和尺度不变性，这意味着即使图像发生这些变换，其特征仍然可识别，从而提高了检索的准确性。最后，通过加权的相似性度量，将查询图像的特征向量与数据库中的图像进行比较，找出最匹配的图像，实现高效准确的图像检索。 实验结果证明，这种结合NSCT和Krawtchouk矩的方法相比其他技术，能够显著提升检索精度。由于其对图像特征的精细捕捉和不变性，使得这种方法在图像检索领域具有很高的应用价值。 该论文的贡献在于提出了一种新的图像检索框架，通过结合NSCT的多尺度多方向分析能力和Krawtchouk矩对形状的敏感描述，实现了对图像内容的深入理解和准确检索。这种方法不仅在理论上有重要意义，而且在实际应用中，如图像数据库管理和多媒体信息检索等方面，都具有广泛的潜力。