基于形状的灰度共生矩阵的图像检索

资 源 简 介

基于形状的灰度共生矩阵的图像检索

详 情 说 明

基于形状的灰度共生矩阵（GLCM）是一种有效的图像检索技术，它通过分析图像中像素间的空间关系来捕捉形状特征。这种方法的核心在于计算特定方向上像素对的灰度值共现概率，从而形成能够表征纹理和形状特征的统计矩阵。

为实现形状特征提取，首先需要采用基元扫描的方式处理图像。基元作为基本处理单元，可以是像素块或特定形状的模板，通过它们在图像上的移动和匹配来捕捉局部结构信息。在扫描过程中，系统会记录不同灰度值组合出现的频率，构建出反映图像微观结构的共生矩阵。

该矩阵的多个统计量（如对比度、相关性、能量等）被提取为特征向量，它们共同描述了图像的形状属性。在检索阶段，通过比较查询图像和目标图像的特征向量相似度，就能实现基于形状的快速匹配。这种方法对旋转和尺度变化具有一定鲁棒性，适用于需要形状精确匹配的应用场景。