基于内容的图像检索技术（3）

三、基于纹理特征的检索

纹理是图像中一个重要而又难以描述的特性。很多图像在局部区域内可能呈现出不规则性,而在整体上却表现出某种规律性。习惯上把图像中这种局部不规则而整体有规律的特性称之为纹理。从人类的感知经验出发,纹理特征主要有粗糙性、方向性和对比度,这也是用于检索的主要特征。已有不少纹理分析方法,大致可分为两类。

1.统计方法

用于分析像木纹、沙地、草坪等细致而不规则的物体,并根据关于象素间灰度的统计性质对纹理规定出特征及特征与参数间的关系。

2.结构方法

适于像布料的印刷图案或砖瓦等一类元素组成的纹理及其排列比较规则的图案,然后根据纹理基元及其排列规则来描述纹理的结构及特征、特征与参数间的关系。由于纹理难以描述,因此,对纹理的检索都采用QBE(Query By Example)方式。另外,为缩小查找纹理的范围,纹理颜色也作为一个检索特征。通过对纹理颜色的定性描述,把检索空间缩小到某个颜色范围内,然后再以QBE为基础,调整粗糙度、方向性和对比度三个特征,逐步逼近要检索的目标。检索时首先将一些大致的图像纹理(可采用Brodatz的纹理相薄)以小图像的形式全部显示给用户,一旦用户选中了其中某个与查询要求最接近的纹理形式,系统则以查询表的形式让用户适当调整纹理特征,如方向上"再偏西一点",粗糙度上"再细致一些",或对比度"再强一些"等,通过将这些概念转换为参数数值进行调整,并逐步返回越来越精确的结果。