贾世英，马姣婷

(西安邮电大学 通信与信息工程学院，西安 710061)



基于小波变换和灰度共生矩阵的轮胎花纹检索

贾世英，马姣婷

(西安邮电大学 通信与信息工程学院，西安 710061)

针对在用离散小波变换中提取纹理特征缺少纹理的空间分布特性问题，提出引入方向测度的灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix，GLCM)与离散小波分解相互融合的算法，在低频子带上借助方向测度引入权值因子的方法提取灰度共生矩阵的6个统计量，用生成的综合特征来描述轮胎花纹的纹理构成，用欧式距离进行相似性度量；实验结果表明，融合算法能够有效提高检索效率，改进方法的检索效率优于用传统的灰度共生矩阵和小波变换提取纹理方法的检索效率。

纹理特征；轮胎花纹；特征融合；相似性度量

0 引言

我们每天要接触很多数字图像信息，快速的在不同的复杂的数据库里提取到所需的信息就显得很有必要，基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval,CBIR)技术[1]为我们快速高效的获取所需图片信息提供了依据，而纹理特征[2]的提取是基于内容图像检索的关键技术，纹理分析在图像检索领域中起着非常重要的作用，纹理是用图像中提取出的一种视觉特征[3]来描述图像内容的。纹理具有各种各样的结构，能够反映图像的同质性特征，并且不依赖图像的颜色和亮度，因为需要对含有多个像素点的区域进行统计并且计算，能够较好的抵抗噪声所带来的影响，具有旋转不变性。纹理特征提取方法的优劣直接关系到图像检索的结果，如何表征图像纹理并且对其进行准确的分类[4]是图像检索研究领域的一个重要方向。……