基于颜色和纹理特征的图像检索相关算法研究.

纹理是图像普遍存在且难以描述的特征,但是更容易引起人们视觉上的关注,它蕴含有丰富的信息,所以基于纹理的检索具有重要的应用价值。提出了一种新的基于Curvelet相关图纹理图像检索方法。该方法通过对纹理

提出一种多尺度图像检索算法，该算法基于SIFT特征提取，它将一幅图像转换成特征向量的集合，图像间的相似距离是通过计算两幅图像特征向量间的欧氏距离来实现的。实验结果很好地说明了该算法具有尺度、平移、旋转

在聚类方法上，我们吸取了传统的诸如K均值聚类的硬聚类方法在描述划分上不够准确的教训，采用了划分更为灵活的软聚类方法，能够获得更好的检索效果。

一篇关于纹理特征的文章，具体介绍了基于旋转不变纹理特征的多尺度多方向图像渐进检索方法。

采用gabor滤波器来提取图像纹理特征，gabor滤波器函数的源代码

本文着重阐述了图像的纹理特征、灰度共生矩阵及其特点，进行了基于灰度共生矩阵的纹理特征提取实验，并采用最小距离判别函数，对图像的特征值进行分类识别。实验表明，对于具有显著纹理特征的图像，基于纹理特征的图

这是我大学毕业设计的作品，通俗易懂，使用于毕业答辩的版本。

基于纹理谱描述子的图像检索。希望对大家有用。

本文主要研究了通过灰度共生矩阵提取纹理特征图像的方法,对该方法提取纹理特征图像进行了相关的实验分析。并将其在分类中的应用进行实验,证明了灰度共生矩阵提取的纹理特征对图像分类精度提高起到一定的作用。

精确的图像配准是超分辨率重建取得成功的前提。为此,针对大多数图像配准算法存在精度低、抗噪声能力差等缺点,提出一种基于纹理特征的图像自动配准方法。首先用Canny边缘检测算子提取裂缝纹理图像,然后用Ph