Research on Similarity Measurement for Texture Image Retrieval

人工智能 图像纹理 模式识别(心理学) 相似性(几何) 图像检索 轮廓波 计算机科学 纹理压缩 纹理(宇宙学) 纹理过滤 小波变换 复小波变换 双向纹理函数 计算机视觉 图像(数学) 小波 图像处理 离散小波变换
作者
Zhengli Zhu,Chunxia Zhao,Yingkun Hou
出处
期刊:PLOS ONE [Public Library of Science]
卷期号:7 (9): e45302-e45302 被引量:9
标识
DOI:10.1371/journal.pone.0045302
摘要

A complete texture image retrieval system includes two techniques: texture feature extraction and similarity measurement. Specifically, similarity measurement is a key problem for texture image retrieval study. In this paper, we present an effective similarity measurement formula. The MIT vision texture database, the Brodatz texture database, and the Outex texture database were used to verify the retrieval performance of the proposed similarity measurement method. Dual-tree complex wavelet transform and nonsubsampled contourlet transform were used to extract texture features. Experimental results show that the proposed similarity measurement method achieves better retrieval performance than some existing similarity measurement methods.
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