A package for wavelet-based texture retrieval

资 源 简 介

A package for wavelet-based texture retrieval

详 情 说 明

这篇博客将介绍一种基于小波变换的纹理检索方法，该方法采用广义高斯密度(GGD)建模和Kullback-Leibler(KL)距离进行相似性度量。该方法的核心思想是通过分析纹理图像的多尺度小波系数分布特征来实现高效检索。

实现思路可分为三个主要步骤：首先对纹理图像进行多级小波分解，提取不同尺度和方向的小波系数；然后利用广义高斯密度模型对这些系数的统计特性进行参数化建模；最后通过计算模型参数间的KL距离来度量纹理之间的相似性。

该方法的关键创新点在于：1)采用GGD模型精确刻画小波系数的非高斯统计特性；2)使用KL距离作为相似性度量，能够更好地区分不同纹理的细微差异。实验结果表明，这种小波域统计建模方法在纹理检索任务中表现出色，尤其适用于具有相似视觉特征但统计分布不同的纹理。

在实际应用中，该算法可以扩展到图像分类、医学图像分析等领域。通过调整小波基函数类型和分解层数，可以针对不同应用场景优化检索性能。此外，将GGD与其他特征描述符结合，还有可能进一步提升系统的鲁棒性。