基于傅里叶变换的高效纹理特征提取算法

"一种新的纹理特征提取算法，旨在提高纹理特征提取的效率，采用傅里叶变换技术。该算法首先对图像进行傅里叶变换，随后将变换后的图像的傅里叶域划分为12个扇形区域。接着，从这些扇形区域中提取纹理特征，并利用Canebrra距离函数来评估两幅图像之间的相似度。相较于传统方法，该算法表现出更高的效率和准确性。此算法特别适用于基于内容的图像检索系统，其中纹理特征对于图像识别至关重要。常见纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、直方图以及傅里叶变换、小波变换和Gabor变换。尽管Gabor变换有时面临参数调整和计算复杂性的问题，但傅里叶变换和小波变换因其简单实现和快速计算速度而受到青睐。" 在图像处理和计算机视觉领域，纹理特征提取是一项关键任务，它有助于识别和分类图像。本文提出的算法创新性地结合了傅里叶变换和扇形区域的概念，能够有效地捕捉图像的纹理模式。傅里叶变换是一种常用的数学工具，它可以将图像从空间域转换到频域，揭示图像的频率成分。通过将傅里叶域分割成扇形区域，可以针对性地分析不同频率的纹理信息。 Canebrra距离函数是一种衡量两个分布相似性的度量，它在这里被用来比较不同图像的纹理特征，从而判断它们的相似程度。这种方法的优势在于，即使特征分布不完全重叠，也能提供有效的相似性评估。 基于内容的图像检索（CBIR）系统依赖于图像的底层特征，包括颜色、纹理和形状等。纹理特征尤其重要，因为它在许多自然和非自然图像中都存在。过去的研究中，统计方法（如灰度共生矩阵和直方图）被广泛使用，但随着技术的发展，傅里叶变换、小波变换和Gabor变换等更复杂的变换方法被引入，以提供更丰富的特征描述。 小波变换和傅里叶变换因为其计算效率高和易于实现的特点，在特征提取中占据了重要地位。然而，Gabor变换虽然能提供丰富的纹理信息，但其参数选择和计算复杂性限制了其广泛应用。本文提出的算法在保证性能的同时，避免了这些潜在问题，为纹理特征提取提供了一个有效且实用的解决方案。