小波变换在纹理图像检索中的应用与比较研究

"基于纹理的图像检索技术研究" 随着信息技术的快速发展，图像数据的生成和存储量日益庞大，传统的基于关键字的检索方式已无法满足高效、准确的图像搜索需求。基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）技术应运而生，它允许用户通过图像本身的内容来查询相似的图像，极大地提升了检索效率和用户体验。在这个领域，纹理特征的提取是至关重要的一步，因为它能够捕捉图像的视觉模式和结构，从而帮助区分不同图像。 小波变换作为一种强大的数学工具，因其多分辨率和多方向特性在图像处理中得到广泛应用。在图像检索中，小波变换能够生成的特征向量能够精确地描述图像，特别是纹理图像的细节信息，而且它只需要对图像进行部分分析，降低了计算复杂度，适合处理大规模图像库。与灰度共生矩阵（GLCM）和梯度-灰度共生矩阵（Gradient-GLCM）相比，小波变换在纹理特征提取方面具有优势，既能保持信息的完整性，又能简化计算过程。 本研究由太原理工大学的王水璋在其硕士论文中提出，他将小波变换应用于图像纹理特征提取，并与GLCM和Gradient-GLCM方法进行了对比。研究设计并实现了一个基于纹理特征的图像检索系统，该系统包括查询模块、特征提取模块、匹配模块和图像显示模块，各模块协同工作以实现高效检索。系统利用欧氏距离作为图像相似性的衡量标准，通过三种方法提取图像纹理特征，并对给定图像进行检索，返回最相似的10幅图像。 实验结果显示，基于小波变换的纹理特征提取方法计算简便，检索效果良好。这证明了小波变换在图像检索中的应用潜力，特别是在处理大量图像数据时，能够提供快速且准确的检索结果。这种方法对于提升图像检索系统的性能，尤其是在多媒体信息管理和分析领域，具有重要的理论价值和实际意义。