matlab实现纹理图像检索算法.rar
matlab实现纹理图像检索算法,matlab实现纹理图像检索算法72页 5.7万字附录有源程序目 录摘 要iiabstractiii目 录iv第1章 绪论一1.1课题背景一1.2 图像特征的提取与表达二1.3 颜色特征的提取二1.4 纹理特征的提取三1.5形状特征的提取三1.6基于内容的图像检索典型系统介绍三1.7 本章介绍五第2章 纹理分析算法与相...
该文档为压缩文件,包含的文件列表如下:
内容介绍
原文档由会员 myspace 发布
MATLAB实现纹理图像检索算法
72页 5.7万字 附录有源程序
目 录
摘 要 II
Abstract III
目 录 IV
第1章 绪论 一
1.1课题背景 一
1.2 图像特征的提取与表达 二
1.3 颜色特征的提取 二
1.4 纹理特征的提取 三
1.5形状特征的提取 三
1.6基于内容的图像检索典型系统介绍 三
1.7 本章介绍 五
第2章 纹理分析算法与相关技术 6
2.1 纹理的概述 6
2.2 基于空间性质的纹理模型 6
2.2.1 基于自行关函数的模型 6
2.2.2基于共生矩阵的模型 7
2.2.3 随机分形维模型 7
2.2.4 随机场模型 9
2.3 基于频域性质的纹理模型 9
2.3.1 傅里叶功率谱 9
2.3.2 小波变换 10
2.4 基于结构感知性质的纹理模型 11
2.5 本章总结 12
第3章 灰度共生矩阵的纹理分析法 13
3.1 空间灰度层共生矩阵 13
3.2 灰度共生矩阵的特征量的产生 16
3.3 归一化的方法 19
3.4 本章总结 20
第4章 实验过程及分析 21
4.1 本实验采用的图像库 21
4.2 本实验的特征向量相关性的比较 22
4.3 本论文所采用的归一化方法 23
4.4 试验结果分析 23
本章小结 26
第5章 相似度的方法 27
5.1 视觉特征的相似度模型 27
5.2 L1距离和L2的距离 27
5.3 直方图相交 27
5.4 二次式距离 28
5.5 马氏距离 28
5.6 非几何的相似度方法 28
5.7 图像特征的性能评价 29
参考文献 30
仿真结果 31
源程序 33
致谢 68
毕业设计（论文）成绩评定表 69
部分参考文献
刘忠伟，章毓晋. 1999.综合利用颜色和纹理特征的图像检索.通信学报,20(5):36-40
章毓晋,2002.图像工程(附册)——教学参考及习题解答.北京:清华大学出版社
章毓晋.图像工程(上、下册).北京:清华大学出版社,2000
谢和平,薛秀谦,1997.分形应用中的数学基础与方法.北京:科学出版社
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页 5.7万字 附录有源程序
目 录
摘 要 II
Abstract III
目 录 IV
第1章 绪论 一
1.1课题背景 一
1.2 图像特征的提取与表达 二
1.3 颜色特征的提取 二
1.4 纹理特征的提取 三
1.5形状特征的提取 三
1.6基于内容的图像检索典型系统介绍 三
1.7 本章介绍 五
第2章 纹理分析算法与相关技术 6
2.1 纹理的概述 6
2.2 基于空间性质的纹理模型 6
2.2.1 基于自行关函数的模型 6
2.2.2基于共生矩阵的模型 7
2.2.3 随机分形维模型 7
2.2.4 随机场模型 9
2.3 基于频域性质的纹理模型 9
2.3.1 傅里叶功率谱 9
2.3.2 小波变换 10
2.4 基于结构感知性质的纹理模型 11
2.5 本章总结 12
第3章 灰度共生矩阵的纹理分析法 13
3.1 空间灰度层共生矩阵 13
3.2 灰度共生矩阵的特征量的产生 16
3.3 归一化的方法 19
3.4 本章总结 20
第4章 实验过程及分析 21
4.1 本实验采用的图像库 21
4.2 本实验的特征向量相关性的比较 22
4.3 本论文所采用的归一化方法 23
4.4 试验结果分析 23
本章小结 26
第5章 相似度的方法 27
5.1 视觉特征的相似度模型 27
5.2 L1距离和L2的距离 27
5.3 直方图相交 27
5.4 二次式距离 28
5.5 马氏距离 28
5.6 非几何的相似度方法 28
5.7 图像特征的性能评价 29
参考文献 30
仿真结果 31
源程序 33
致谢 68
毕业设计（论文）成绩评定表 69
部分参考文献
刘忠伟，章毓晋. 1999.综合利用颜色和纹理特征的图像检索.通信学报,20(5):36-40
章毓晋,2002.图像工程(附册)——教学参考及习题解答.北京:清华大学出版社
章毓晋.图像工程(上、下册).北京:清华大学出版社,2000
谢和平,薛秀谦,1997.分形应用中的数学基础与方法.北京:科学出版社
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
