数学形态学理论下的图像检索：纹理与形状特征研究

"本文是一篇由刘广海撰写的南京理工大学硕士研究生学位论文，主题聚焦于基于纹理和形状特征的图像检索技术。作者在研究中深入探讨了图像的纹理和形状特征，对这些特征的定义进行了新的阐述，并利用数学形态学作为理论支撑，构建了一个实验性的图像检索系统。此外，论文提出了一种创新的纹理描述算法——空隙像素统计法，用于提高图像检索的准确性。论文还涵盖了图像特征提取与描述、图像相似性测度以及图像数据库等相关关键技术，并对整个领域进行了总结和未来展望。" 在图像检索技术中，纹理特征和形状特征是两个至关重要的方面。纹理特征通常描述了图像表面的结构和模式，它可以帮助区分具有相似颜色但不同纹理的区域。在本研究中，作者对纹理的定义进行了重新解释，并提出了一种新的纹理描述方法——空隙像素统计法。这种方法可能涉及到对图像中的空隙或边界像素进行统计分析，以提取出纹理的特性，如纹理的复杂性、方向性和均匀性。 形状特征则关注图像对象的轮廓和几何属性，如形状的轮廓曲线、面积、周长、对称性等。在论文中，作者通过数学形态学这一工具，对形状特征进行深入研究，这可能包括形态操作如膨胀、腐蚀、开闭运算等，以提取和描述图像中的形状信息。 图像相似性测度是图像检索的关键环节，它决定了如何比较和匹配图像之间的特征。论文可能涉及到了多种相似性计算方法，如欧氏距离、余弦相似度或者基于局部二值模式(LBP)的相似度计算。这些方法用于量化两幅图像的纹理和形状特征的相似程度，从而确定它们的相关性。 图像数据库是存储和管理大量图像的系统，对于高效的图像检索至关重要。论文可能讨论了如何构建和优化图像数据库，以便快速有效地检索目标图像，可能涉及到索引技术、查询优化策略等。 这篇论文为图像检索技术提供了新的视角和方法，尤其是在纹理和形状特征的处理上。提出的空隙像素统计法和基于数学形态学的形状分析为提高图像检索的准确性和效率提供了新的思路。最后，作者对图像检索技术的未来发展进行了展望，可能包括深度学习、大数据分析等新兴技术在该领域的应用潜力。