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matlab實現(xiàn)紋理圖像檢索算法,matlab實現(xiàn)紋理圖像檢索算法72頁 5.7萬字附錄有源程序目 錄摘 要iiabstractiii目 錄iv第1章 緒論一1.1課題背景一1.2 圖像特征的提取與表達二1.3 顏色特征的提取二1.4 紋理特征的提取三1.5形狀特征的提取三1.6基于內容的圖像檢索典型系統(tǒng)介紹三1.7 本章介紹五第2章 紋理分析算法與相...
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MATLAB實現(xiàn)紋理圖像檢索算法
72頁 5.7萬字 附錄有源程序
目 錄
摘 要 II
Abstract III
目 錄 IV
第1章 緒論 一
1.1課題背景 一
1.2 圖像特征的提取與表達 二
1.3 顏色特征的提取 二
1.4 紋理特征的提取 三
1.5形狀特征的提取 三
1.6基于內容的圖像檢索典型系統(tǒng)介紹 三
1.7 本章介紹 五
第2章 紋理分析算法與相關技術 6
2.1 紋理的概述 6
2.2 基于空間性質的紋理模型 6
2.2.1 基于自行關函數(shù)的模型 6
2.2.2基于共生矩陣的模型 7
2.2.3 隨機分形維模型 7
2.2.4 隨機場模型 9
2.3 基于頻域性質的紋理模型 9
2.3.1 傅里葉功率譜 9
2.3.2 小波變換 10
2.4 基于結構感知性質的紋理模型 11
2.5 本章總結 12
第3章 灰度共生矩陣的紋理分析法 13
3.1 空間灰度層共生矩陣 13
3.2 灰度共生矩陣的特征量的產生 16
3.3 歸一化的方法 19
3.4 本章總結 20
第4章 實驗過程及分析 21
4.1 本實驗采用的圖像庫 21
4.2 本實驗的特征向量相關性的比較 22
4.3 本論文所采用的歸一化方法 23
4.4 試驗結果分析 23
本章小結 26
第5章 相似度的方法 27
5.1 視覺特征的相似度模型 27
5.2 L1距離和L2的距離 27
5.3 直方圖相交 27
5.4 二次式距離 28
5.5 馬氏距離 28
5.6 非幾何的相似度方法 28
5.7 圖像特征的性能評價 29
參考文獻 30
仿真結果 31
源程序 33
致謝 68
畢業(yè)設計（論文）成績評定表 69
部分參考文獻
劉忠偉，章毓晉. 1999.綜合利用顏色和紋理特征的圖像檢索.通信學報,20(5):36-40
章毓晉,2002.圖像工程(附冊)——教學參考及習題解答.北京:清華大學出版社
章毓晉.圖像工程(上、下冊).北京:清華大學出版社,2000
謝和平,薛秀謙,1997.分形應用中的數(shù)學基礎與方法.北京:科學出版社
Bimbo A. 1999.Visual Information Retrieval. Morgan Kaufmann,Inc.
Brodatz P. 1996.texture: A Photographic Album for Arstists and Designers.New York: Dover
Wechsler W. 1980.Texture analysis-a survey. Signal Processing, 2: 271-280
Pentland A P. 1984.Fractal-based description of natural scence.IEEE-PAMI,6(6):661-674
Cross G R,Jain A K. 1983.Markov random field texture models IEEE-PAMI,5(1):25-39
Elfadel I M, Picard R W. 1994.Gibbs random fields,co-occurences and texture modeling.IEEE-PAMI,16(1):24-37
72頁 5.7萬字 附錄有源程序
目 錄
摘 要 II
Abstract III
目 錄 IV
第1章 緒論 一
1.1課題背景 一
1.2 圖像特征的提取與表達 二
1.3 顏色特征的提取 二
1.4 紋理特征的提取 三
1.5形狀特征的提取 三
1.6基于內容的圖像檢索典型系統(tǒng)介紹 三
1.7 本章介紹 五
第2章 紋理分析算法與相關技術 6
2.1 紋理的概述 6
2.2 基于空間性質的紋理模型 6
2.2.1 基于自行關函數(shù)的模型 6
2.2.2基于共生矩陣的模型 7
2.2.3 隨機分形維模型 7
2.2.4 隨機場模型 9
2.3 基于頻域性質的紋理模型 9
2.3.1 傅里葉功率譜 9
2.3.2 小波變換 10
2.4 基于結構感知性質的紋理模型 11
2.5 本章總結 12
第3章 灰度共生矩陣的紋理分析法 13
3.1 空間灰度層共生矩陣 13
3.2 灰度共生矩陣的特征量的產生 16
3.3 歸一化的方法 19
3.4 本章總結 20
第4章 實驗過程及分析 21
4.1 本實驗采用的圖像庫 21
4.2 本實驗的特征向量相關性的比較 22
4.3 本論文所采用的歸一化方法 23
4.4 試驗結果分析 23
本章小結 26
第5章 相似度的方法 27
5.1 視覺特征的相似度模型 27
5.2 L1距離和L2的距離 27
5.3 直方圖相交 27
5.4 二次式距離 28
5.5 馬氏距離 28
5.6 非幾何的相似度方法 28
5.7 圖像特征的性能評價 29
參考文獻 30
仿真結果 31
源程序 33
致謝 68
畢業(yè)設計（論文）成績評定表 69
部分參考文獻
劉忠偉，章毓晉. 1999.綜合利用顏色和紋理特征的圖像檢索.通信學報,20(5):36-40
章毓晉,2002.圖像工程(附冊)——教學參考及習題解答.北京:清華大學出版社
章毓晉.圖像工程(上、下冊).北京:清華大學出版社,2000
謝和平,薛秀謙,1997.分形應用中的數(shù)學基礎與方法.北京:科學出版社
Bimbo A. 1999.Visual Information Retrieval. Morgan Kaufmann,Inc.
Brodatz P. 1996.texture: A Photographic Album for Arstists and Designers.New York: Dover
Wechsler W. 1980.Texture analysis-a survey. Signal Processing, 2: 271-280
Pentland A P. 1984.Fractal-based description of natural scence.IEEE-PAMI,6(6):661-674
Cross G R,Jain A K. 1983.Markov random field texture models IEEE-PAMI,5(1):25-39
Elfadel I M, Picard R W. 1994.Gibbs random fields,co-occurences and texture modeling.IEEE-PAMI,16(1):24-37
