基于统计模型和KL距离的纹理图像检索

• 作者: 冯兴乐 尚赵伟 赵平
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 小波 一般高斯模型 混合高斯模型 纹理
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 页码范围: 49-52,56
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2007.11.014

摘要

为了进一步提高纹理图像的检索性能,提出了一种基于统计模型离的纹理特征提取算法.根据小波分解的特点,从小波系数角度出发,以每个子带的小波系数系数直方图分布特性作为纹理特征,采用混合高斯模型和一般高斯模型分别对低频和高频信息进行描述,利用最大似然估计规则将特征提取和相似计算结合起来,采用KL距离进行度量.与一般高斯模型方法比较,该算法具有检索精度高等特点.理论分析和在纹理图像检索的对比实验数据说明该算法在纹理特征提取方面的性能较一般高斯模型方法提高了5%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯兴乐	长安大学电信学院	41	95	6.0	7.0
2	赵平	北京交通大学数学系	7	36	4.0	5.0
3	尚赵伟	重庆大学计算机学院	42	308	10.0	15.0