纹理的数字图像检索

资 源 简 介

纹理的数字图像检索

详 情 说 明

纹理特征在数字图像检索中扮演着关键角色，它能够捕捉图像中的局部模式与结构信息，适用于相似图像的匹配与分类。基于纹理的检索系统通常通过提取反映图像粗糙度、对比度等属性的特征向量，结合相似度计算实现高效搜索。

核心思路可分为三阶段： 纹理特征提取 采用灰度共生矩阵（GLCM）或局部二值模式（LBP）等算法量化纹理特性。GLCM通过统计像素对的分布描述纹理规律性，而LBP通过局部邻域灰度比较生成二进制模式编码。

特征向量构建 对提取的纹理统计量（如能量、相关性、熵）进行归一化处理，形成固定维度的特征向量。高维特征可能需通过PCA降维以提升检索效率。

相似度匹配 使用欧氏距离或余弦相似度对比目标图像与数据库中的特征向量，返回相似度最高的结果。优化策略包括建立特征索引或采用哈希加速。

在MATLAB中，可通过Image Processing Toolbox快速实现上述流程，例如利用`graycomatrix`函数生成共生矩阵，或调用`extractLBPFeatures`完成局部纹理编码。实际应用中需注意光照归一化与尺度不变性处理以提升鲁棒性。