灰度共生矩阵的图像检索技术

资 源 简 介

灰度共生矩阵的图像检索技术

详 情 说 明

灰度共生矩阵（GLCM）是图像纹理分析中常用的特征提取方法，特别适用于基于内容的图像检索系统。该技术通过捕捉图像像素间的空间依赖关系来描述纹理特征，从而实现对相似纹理图像的准确检索。

特征提取阶段通过计算图像灰度级的联合概率分布，生成具有方向性和距离参数的共生矩阵。常用的特征参数包括能量、对比度、相关性和熵等，这些参数能有效表征纹理的均匀性、对比度和复杂程度。

在特征描述环节，系统会将多维GLCM特征向量进行归一化处理，消除不同图像尺度带来的影响。高级实现还可能结合多尺度分析，在不同方向上计算多个GLCM矩阵以获得更全面的纹理表达。

特征匹配采用距离度量方法（如欧氏距离或余弦相似度）比较查询图像与数据库图像的GLCM特征向量。为提高检索效率，通常会建立特征索引结构，并通过相似度排序返回Top-K最相关结果。

该技术的优势在于对纹理特征的敏感捕捉，特别适用于医学影像、卫星遥感等专业领域的图像检索。现代改进方案常与深度学习方法结合，在保持GLCM可解释性的同时提升特征表征能力。