Gabor小波变换在纹理图像检索中的应用研究

"基于Gabor小波变换的纹理图像检索技术研究" 本文主要探讨了一种基于Gabor小波变换的纹理图像检索技术，该技术由周亮和杨杰在武汉理工大学进行研究。研究中，他们使用Gabor函数作为母波生成一系列具有不同方向和尺度的滤波器，以此对纹理图像进行小波变换。通过对变换系数的均值和方差进行计算，这些值被用作图像的纹理特征。随后，通过计算这些特征向量的绝对距离来进行图像检索。 Gabor小波变换是一种结合了空间和频率信息的分析工具，特别适用于图像处理，尤其是纹理分析。它的优势在于能在保持局部特性的同时，提供多尺度和多方向的信息。在纹理图像检索中，Gabor小波变换可以捕捉到纹理的复杂性和多样性，因此在纹理特征提取方面表现出色。 纹理图像检索是一个重要的研究领域，广泛应用于计算机视觉、医学图像分析、遥感图像分析等多个领域。由于纹理的定义不一，但其存在性和对图像的整体影响不容忽视，因此对纹理的检测和分析至关重要。现有的纹理分析方法包括统计法、结构法、模型法和空间/频率域联合分析法。其中，统计法如共生矩阵法简单易行但适用性有限，结构法关注纹理元素间的排列关系，而模型法如Markov随机场和分形模型计算量大且难以准确描述自然纹理。空间/频率域联合分析法，如Gabor变换和小波变换，能更好地模拟人类视觉系统，提供更好的局部特征。 在本文的研究中，作者选择了Gabor变换法，通过构建Gabor滤波器对纹理图像进行滤波，得到的特征向量可以准确地描述图像的纹理特性。实验结果证明，该方法在Brodatz纹理库上的应用具有良好的检索性能，表明了Gabor小波变换在纹理图像检索中的高效性和实用性。 Gabor小波变换为纹理图像检索提供了一种强大而有效的工具，通过其对纹理特征的精细捕捉和描述，能够提高检索的准确性。这种方法不仅在理论上有重要价值，而且在实际应用中也有广阔前景，特别是在需要处理复杂纹理信息的领域。