陈新武，刘 真，马文娟，薛 静，范春凤

(信阳师范学院 物理电子工程学院, 河南 信阳 464000)

0 引言

人类认识自然界的基本方式是通过声音和图像来获取经验并逐步丰富自己的知识，不断增强对未知领域和事物的细分能力.在人类的认知过程中，图像信息占了总信息量的80%以上，图像信息主要包括被认知对象的形状、颜色、纹理等底层特征，其中纹理特征是信息量最为丰富的特征.

然而，由于个体生活经历的限制，每个人的一生所能识别和认知的领域十分有限.大量的知识和资料储存在各种数据库中以备查阅，来满足人们对于某一问题的更高认知.当今的数据库也逐渐被各种图像数据库丰富和扩展，但是人们查阅资料的基本方式是基于文本的查询方式，这种查询方式不能精确地描述被查询对象的颜色、形状、结构、纹理等细节特征.为了解决这个问题，研究人员提出了基于内容的检索系统(Content-Based Image Retrieval System， CBIR)[1-3].该研究领域已有众多的研究成果,主要有几何结构方法、基于模型的方法、统计学方法和基于滤波器的方法等4种方法.其中，统计学方法采用类似于灰度共生矩阵、局部二元模式(Local Binary Patterns, LBP)[4-5]与高阶自相关等方法，该类方法已经成功应用于多种应用场合，不足之处在于刻画图像内容不够有力.相比较而言，基于滤波器的方法由于具有较好的时频分解能力而表现更为出色.该类方法又可以分为空间滤波器、频率滤波器和时频滤波器等3种类型.前面两种……