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基於Gabor紋理特徵的影象檢索

一、 Gabor 紋理

在影象檢索中不同影象的紋理在不同的粗糙度以及方向性等方面有很大的差別。Gabor濾波器帶彈性以及方向性選擇了使用單個濾波器無法同時滿足不同型別紋理分析的需要。Gabor紋理特徵通過在不同的尺度、不同的方向上分別進行Gabor濾波,然後對濾波的結果進行特徵提取,因而也在紋理分析、人臉識別、影象檢索中有廣泛的應用。

Gobar濾波器

Gabor紋理是通過Gabor濾波來獲取和計算的。2維的Gabor函式 是一種被高斯函式調製的復正弦曲線,其表述為:



其中,σ是高斯函式的標準差, 分別是波長和方向。指定不同的 和 就可以獲得不同方向和尺寸的濾波器。

Gobar紋理表示

為了較好的提取Gabor紋理,我們分別在4種不同的尺度和6個不同的方向上對影象進行濾波。濾波以後就可以得到在各個尺度和各個方向的能量值。我們用所有濾波結果能量值的均值和均方差表述紋理資訊。假設濾波器與影象卷積以後的能量值,則能量均值 和均方差 為:


 

二、 檢索實驗

1、影象樣本

實驗所用的影象資料庫共有350張影象,共有7類。每一類都是常見的活動影象。其具體組成如表格 1所示。

影象資料庫的組成
種類 數量
Filament 50
sunspot 50
active region 50
coronal Jet 50
Emerging Flux 50
Flare 50
Oscillation 50
資料庫中每一類影象的示例,如下圖所示。
圖 1 樣本庫影象示例

2、檢索實驗

首先對資料庫中的所有影象進行特徵提取,構建特徵向量資料庫,儲存至本地備用。其次對查詢影象進行特徵提取。最後根據選定的三種距離計算方式,分別對查詢影象和資料庫中的所有影象進行相似性測度,返回與查詢結果。測試集有70張影象,對應於資料庫中的7個種類,每個種類有10張測試影象。一次的查詢如圖 2所示。在圖 2中,第一行的第一幅影象為查詢影象,其餘的為檢索的返回結果,結果根據相似性遞減的方式排序。每次返回的影象數量20張。



圖2 一次檢索過程