图像检索中纹理特征提取的方法

资 源 简 介

图像检索中纹理特征提取的方法

详 情 说 明

在图像检索领域，纹理特征提取是识别和匹配相似图像的重要技术手段。基于Gabor滤波器的纹理分析方法因其优秀的频率和方向选择特性，成为主流的特征提取方案。

Gabor滤波器通过模拟人类视觉系统对纹理的感知机制，可以多尺度、多方向地捕捉图像纹理信息。其核心思想是在不同频率和方向上应用高斯调制的正弦波滤波器组，从而提取出具有旋转和尺度不变性的特征向量。在实际应用中，通常采用4个方向（0°,45°,90°,135°）和3-5个尺度的滤波器组合。

为了提高特征提取效率，研究者们进一步引入了Gabor小波变换。相比传统Gabor滤波器，小波变换提供了更灵活的多分辨率分析能力，能够更好地适应不同纹理尺度的变化。通过对图像进行Gabor小波分解，可以获得一组包含纹理方向和频率信息的子带系数。

为了优化检索性能，高斯归一化处理是不可或缺的步骤。该技术通过对提取的Gabor特征进行零均值归一化和方差归一化处理，有效降低了光照变化和对比度差异带来的影响，使得特征向量更具区分度和鲁棒性。经实验证明，经过高斯归一化处理的Gabor小波特征，在图像检索准确率上可提升15-20%，同时计算效率也有显著改善。