| 基于NSST和RI-LPQ的纹理图像检索 |
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| 引用本文： | 殷明,王治成,于立萍.基于NSST和RI-LPQ的纹理图像检索[J].计算机工程,2014(10). |
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| 作者姓名： | 殷明 王治成 于立萍 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学数学学院,合肥,230009 |
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| 基金项目： | 安徽省自然科学基金资助项目，安徽省教育厅基金资助项目，合肥工业大学博士专项科研基金资助项目(2012HGB0653)。 |
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| 摘 要： | 针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)统计特征和旋转不变的局部相位量化(RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的稀疏表示,与传统小波相比,可有效捕捉图像的边缘轮廓等纹理信息,与非下采样轮廓波相比,具有更高的计算效率。利用广义高斯分布函数对图像NSST高频子带系数的统计特征进行分析,RI-LPQ描述算子直接提取图像特征,采用具有权重系数的相似性测度公式对Brodatz图像库进行纹理图像检索。实验结果表明,与传统小波和轮廓波的方法相比,NSST统计特征方法的平均检索率分别提高4.77%和1.44%,纹理图像检索方法的平均检索率分别提高7.36%和1.98%。
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| 关 键 词： | 非下采样剪切波变换 广义高斯分布 纹理图像检索 旋转不变的局部相位量化 特征提取 特征融合 |
Texture Image Retrieval Based on Nonsubsampled Shearlet Transform and Rotation Invariant Local Phase Quantization |
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| YIN Ming,WANG Zhi-cheng,YU Li-ping.Texture Image Retrieval Based on Nonsubsampled Shearlet Transform and Rotation Invariant Local Phase Quantization[J].Computer Engineering,2014(10). |
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| Authors: | YIN Ming WANG Zhi-cheng YU Li-ping |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Nonsubsampled Shearlet Transform ( NSST ) Generalized Gaussian Distribution ( GGD ) texture image retrieval Rotation Invariant Local Phase Quantization( RI-LPQ) feature extraction feature fusion |
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