26、图像检索技术：自适应四元小波变换与短游程长度描述符

图像检索技术：自适应四元小波变换与短游程长度描述符

自适应四元小波变换的纹理图像检索

在纹理图像检索领域，一种基于自适应四元小波变换的方法展现出了独特的优势。这种方法利用四连块能够根据图像几何结构自适应调整的特性，避免了在特征提取时需要指定特定方向的问题。

该方法在每个分解级别都进行纹理特征提取，能够产生更好的结果。具体而言，它使用标准差和均值作为特征度量，欧几里得距离作为距离度量。

为了测试该方法的性能，研究人员使用了来自基准VisTex和Brodatz数据库的图像，并将其与其他纹理图像检索方法进行了比较。结果表明，在检索准确性方面，该方法相较于其他先进方法有显著提升。此外，该方法在旋转图像集上也进行了测试，结果显示它对于旋转纹理图像也有良好的性能表现。

短游程长度描述符的图像检索

随着多媒体信息的爆炸式增长，对准确的基于内容的图像检索系统（CBIR）的需求也日益增加。一个通用的CBIR系统的成功很大程度上取决于用于表示图像的描述符的有效性。颜色、纹理和形状等低级特征常被用于描述图像内容，但由于形状描述符依赖于图像分割技术的准确性，而图像准确分割仍是一个开放问题，因此许多CBIR技术主要依赖于图像的颜色和纹理信息。

相关工作

• 微结构描述符（MSD） ：利用具有相似边缘方向的微结构中的底层颜色来表示图像的颜色、纹理和方向信息。它使用3×3窗口在量化颜色图像中检测微结构，但由于只考虑中心像素，无法提供颜色和纹理的详细相关性，许多纹理模式会被遗漏。
• 结构元素描述符（SED） ：使用2×