线状纹理图像检索：属性关系直方图统计方法

"基于属性关系直方图统计的线状纹理图像检索方法" 本文主要探讨了一种基于属性关系图（Attributed Relational Graph, ARG）的线状纹理图像检索技术，旨在解决传统ARG图匹配算法计算量大、检索速度慢的问题。线状纹理图像通常在许多领域，如鞋底花纹识别、工业产品检测等，具有重要的应用价值。 在该方法中，首先利用ARG来描述线状纹理的结构特性。ARG是一种用于表示图形结构和属性信息的图形模型，能够有效地捕获纹理图像中的结构关系。作者引入了三个结构属性，这些属性对平移、旋转和缩放变化具有不变性，从而能够更准确地刻画纹理元素间的相互关系。 为了提高检索效率并量化图像间的相似度，文章提出了计算纹理基元属性关系直方图之间的归一化距离的方法。每个图像被表示为一个多维直方图，直方图的每个维度对应一个结构属性。通过比较两个图像的直方图之间的距离，可以快速地评估它们的相似程度，这种方法大大减少了计算复杂度，提升了检索速度。 实验部分，该方法被应用于鞋底花纹图像库，结果显示，该方法在描述线状纹理特征上表现强大，并且对图像的平移、旋转和伸缩变换具有良好的不变性。检索速度和检索结果都满足实际应用的需求，证明了该方法的有效性和实用性。 关键词：纹理分析、基于内容的图像检索、属性关系图、图匹配、鞋底花纹检索。 中图法分类号：TP391.3 此研究对于提升线状纹理图像的检索性能有重要意义，尤其是在需要快速准确识别的场景下，如安全监控、产品质量控制等。通过ARG和属性关系直方图的结合，为图像检索提供了一种新的高效解决方案。