基于Gabor滤波的药片图像检索算法：有效性与应用

本文主要探讨了"基于Gabor纹理特征的图像检索"这一主题，由李鹤所撰写，发表在中国科技论文在线上。论文的核心内容围绕药片图像的高效检索展开。作者利用Gabor变换作为关键技术，通过以下几个步骤实现了图像检索算法： 1. 图像预处理：这是整个过程的基础，包括对输入图像进行平滑处理，目的是去除噪声，提高后续处理的精度。预处理阶段旨在清晰地定位药片图像的前景区域，确保后续特征提取的有效性。 2. 前景提取：在预处理后，作者着重提取图像中的药片区域，这一步是关键，因为检索通常依赖于药片的独特纹理和形状特征，而非背景干扰。 3. Gabor滤波：Gabor滤波器在此起着至关重要的作用。它是一种特殊的二维滤波器，具有局部方向选择性和频率选择性，能够捕获图像中的纹理信息。作者应用了5个不同的尺度和8个方向的滤波，这有助于捕捉药片表面不同角度和大小的纹理特征。 4. 特征提取：经过Gabor滤波后的图像被转换为一组特征向量，这些特征向量代表了药片的独特纹理模式。特征提取阶段是将图像数据转化为可以比较和匹配的形式，为检索提供了必要依据。 5. 特征匹配：最后，通过比较提取出的特征向量，实现图像之间的相似度计算和匹配。匹配的准确性直接决定了检索的成功与否。实验结果显示，这种方法在实际应用中表现出良好的效果，证明了算法的有效性和实用性。 该论文的研究领域涉及计算机视觉中的图像检索，特别是在医药领域，对于药物识别和管理具有重要意义。Gabor滤波作为纹理特征分析的工具，在本文中展示了其在特定场景下提高图像检索性能的能力。关键词如"Gabor滤波"、"特征提取"和"特征匹配"揭示了文章的核心技术要点，表明了作者对于该技术深入理解和应用的掌握。整体来看，这篇论文为图像处理和模式识别领域的研究者提供了一个实用且具有理论价值的方法。