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⛄ 内容介绍

本文研究了小波变换的有关定义,理论和性质,尤其是小波变换的多分辨分析理论和离散小波变换理论;研究比较了图像边缘提取的一些方法,着重研究了图像检索的基本方法和基于小波变换的商标图像检索方法,在MATLAB工作环境下对其进行仿真试验,并对实验结果进行了分析和比较.我们还将作进一步研究,使之具有实用价值.近年来出现的小波分析方法作为有力的分析工具被用

⛄ 部分代码

clc;close all;clear all;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%说明：对图像库中的所有图像，进行特征提取，且保存这些特征，以备检索时用

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%第1步：对图像库中所有图像进行特征提取

ImgFilePath='data\all_img\';     

D=dir([ImgFilePath '*.jpg']);

for n=1:length(D)  %一张一张打开图像

    f=[ImgFilePath D(n).name]; %合成图像文件名

    Img=imread(f);

   

    [H,W,dim]=size(Img);

    %若打开的是灰度图像，处理一下

    if (dim<3)

       t=Img;

       Img(:,:,1)=t;Img(:,:,2)=t;Img(:,:,3)=t;

    end

    %figure(1),imshow(Img)

    

    %分别对打开的图像，提取特征

    [Fea] = DWT(Img);

    

    ImgSet(n).fea=Fea;          %记下特征

    ImgSet(n).ImgName=f;        %记下图像文件名

    if (mod (n,10)==0)

       n 

    end

end

save ImgDB_3Fea.mat ImgSet     %保存图像特征与相关信息

disp('图像特征提取完成...')

%第2步：图像相似检索实验

    load ImgDB_3Fea.mat   %把图像的所有特征加载进来 ImgSet

    %2.1 打开样图

    ImgName = 'data\all_img\7_330.jpg';  %自己在这可换图像文件名(你要检索哪张图像，就换成它的名字)

    Q_img=imread(ImgName);

    figure,imshow(Q_img),title('待查找的样图')

    %若打开的是灰度图像，处理一下

    

    %2.2 样图特征提取

    Q_ImgFea=DWT(Q_img);    %3种特征综合在一起

    %2.3 相似检索

    tic;

    %2 求样图与库中其他所有图像的emd距离

    DisBuff=[];

    for n=1:size(ImgSet,2)

         Fea=ImgSet(n).fea;  %取出第n幅图像的特征

         d=sum((Q_ImgFea-Fea).^2);

         DisBuff=[DisBuff d];

    end

    %2.4 从小到大排序

    [v idx]=sort(DisBuff);

    %第3步：将最相似的4幅图像显示出来

    figure,

    for n=1:4

        subplot(2,2,n)

        %把对应的图像找出来

        fn=ImgSet( idx(n) ).ImgName ;

        Im=imread(fn);

        imshow(Im),title(fn)

    end

    toc

    disp('图像检索成功....');

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]张虎龙. 基于小波变换的图像检索[J]. 中国科技信息, 2017(7):2.

[2]徐淑平, 洪亲. 基于小波变换的图像检索[J]. 计算机与现代化, 2005(11):4.

⛳️ 完整代码

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