小波变换与希尔伯特曲线结合的图像检索技术

"该资源是一篇来自中国海洋大学的硕士学位论文，作者籍芳，导师王国宇，专业为信号与信息处理。论文探讨了一种结合小波变换和希尔伯特曲线的图像检索方法，旨在提高在大规模图像数据库中的检索效率。论文共54页，适合作为毕业设计的参考。" 这篇论文提出了一种创新的图像检索策略，主要针对基于内容的图像检索技术，该技术着重于根据图像的低层特征来查找相关图像。以下是对论文主要内容的详细说明： 1. **小波变换**：小波变换是图像处理中的关键步骤，它能够将图像分解成不同频率的成分，尤其是提取图像的低频部分，这部分通常包含了图像的主要结构信息。通过对图像进行小波变换，可以有效地压缩图像数据，同时保留关键特征。 2. **希尔伯特曲线**：希尔伯特曲线是一种空间填充曲线，它的特点是覆盖了图像的每个像素，能够全面考虑颜色、颜色分布、纹理和形状等多维度特征。论文中，希尔伯特曲线被用来填充图像的小波低频分量，这样可以更全面地表征图像的特性。 3. **离散余弦变换**：在希尔伯特曲线扫描完成后，对扫描结果进行离散余弦变换（DCT）。DCT能够进一步提取图像的特征，并将其转换为易于比较的特征向量。这些向量代表了图像的独特性，有助于在检索时进行相似性度量。 4. **相似性度量与检索**：最后，通过计算待检索图像与数据库中其他图像的特征向量之间的距离或相关性，来确定它们的相似程度，从而找出最相关的图像。 论文的创新之处在于使用小波变换预先处理图像，仅对图像的低频部分应用希尔伯特曲线，这简化了检索过程，提高了检索速度。实验结果证明，这种方法既有效又节省时间，对于基于内容的图像检索具有显著优势。 关键词：基于内容的图像检索、小波变换、希尔伯特曲线、离散余弦变换。这种方法的实施为图像检索提供了一个新的视角，尤其是在大规模图像库中寻找特定图像时，这种技术有望提升检索效率并增强检索精度。