用频域中的伽柏滤波器的纹理描述方法和基于纹理的图像检索方法技术

提供一种用于通过将输入图像变换和伽柏滤波成频率域的图像来提取纹理特征的频率域中的纹理描述方法，以及纹理描述方法的一种基于纹理的检索方法。频率域中的纹理描述方法包括：第一步骤，将时间域的图像变换成频率域的图像；第二步骤，使用具有Ｎ×Ｍ滤波器区的伽柏滤波器滤波所变换的图像，其中Ｎ和Ｍ分别是预定正整数；第三步骤，在相应于伽柏滤波器的Ｎ×Ｍ滤波器区的频率域分区分布的各个通道中，提取已经伽柏滤波的图像的特征值以及第四步骤，根据图像的特征值决定图像的纹理描述符。（*该技术在2020年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像的纹理描述方法，并且更具体地，涉及一种用于将时间域的图像变换成频率域中的图像并通过伽柏(Gabor)滤波器提取纹理特征的纹理描述方法。并且，本专利技术涉及检索由该纹理描述方法索引的图像的基于纹理的方法。
技术介绍
很长时间来，已经研究了作为图像的重要视觉特征的指示的纹理信息及其应用。图像的纹理特征用做低层描述符，用于基于内容的索引及提炼图像或视频数据。而且，图像的纹理信息在检索数字相册的具体相片中、或在标题或纹理数据库中基于内容的检索中是很重要的。目前，在时间域或频率域中计算特征值以提取图像的纹理特征。具体地，都知道频率域中的纹理特征提取的方法是适合于描述各种形式的图像的纹理特征的。关于该方法的一篇论文，是B.S.Manjunath和W.Y.Ma发表在1996年8月的“IEEE图案分析和人工智能期刊(Transaction on Pattern Analysis andMachine Intelligence)”卷18第8册上的，题目为“浏览和检索图像数据的纹理特征(Texture Features of Browsing and Retrieval of imageData)”，其中描述了一种用于计算通过从在频率域中的伽柏滤波之后获得的图像中提取的特征矢量的方法，每一通道的均值和偏差值作为图像的纹理的特征值。但是，使用传统的伽柏滤波的图像纹理描述方法存在问题。首先，它需要很长时间来执行信号域中图像的伽柏滤波的计算。其次，由于正交频率域的使用导致的伽柏滤波器在低频域中具有较窄的通频带，在使用这样的伽柏滤波器提取纹理信息时，图像的频率采样密度是很低的，所以很难获得足够的信息。第三，由于图像亮度值的均值和偏差值都被用做图像的纹理特征，所以描述特征所需的数据量是巨大的。专利技术的公开为了解决上述问题，本专利技术的一个目的在于提供一种其中在频率域而不是信号域中使用伽柏滤波以便减少滤波计算时间的纹理描述方法和一种基于纹理的图像检索方法。本专利技术的另一个目的在于提供一种纹理描述方法以及一种基于纹理的图像检索方法，使用频率域中的伽柏滤波器以通过增加频率的采样密度提取低频域中图像的足够的纹理信息，并通过降低高频域中频率的采样密度，通过使用极坐标系统执行伽柏滤波，而不管具有宽的通频带的伽柏滤波，来提取足够的纹理信息。本专利技术的另一个目的在于提供一种频率域中的纹理描述方法和基于纹理的图像检索方法，用于使用图像的平均亮度值、图像的亮度值的偏差值、能量以及用于图像纹理特征描述符的能量的偏差值来提高检索率。本专利技术的另一个目的在于提供，一种考虑了人类的视觉特征的、使用频率域中的伽柏滤波器的纹理描述方法和基于纹理的图像检索方法，通过设计将低频域的频率通带变窄以及当频率域变得更高时将高频域的频率通带变宽。这里，当设计伽柏滤波器时，应该考虑的是对图像的低频分量的改变敏感而对图像的高频分量的改变不敏感的人类视觉系统。本专利技术的另一个目的在于提供一种纹理描述方法以及一种基于纹理的图像检索方法，使用频率域中的伽柏滤波器，通过伽柏滤波容易地检索少量改变的图像，从而如果图像被旋转、放大或缩小一小部分时不改变图像纹理描述符的值。为实现本专利技术的上述目的，提供一种使用频率域中的伽柏滤波器的纹理描述方法，包括第一步骤，将时间域的图像变换成频率域的图像；第二步骤，使用具有N×M滤波器区的伽柏滤波器滤波所变换的频率域，其中N和M是预定的正整数；第三步骤，在相应于伽柏滤波器的N×M滤波器区的频率域分区分布的各个通道中，提取伽柏滤波的图像的纹理特征值。第四步骤，根据图像的纹理特征值确定图像的纹理描述符。最好，在第一步骤中，时间域的图像被傅立叶变换成正交坐标系统频率域的图像，或者时间域的图像被进行拉东变换(Radon-transform)，接着被一维傅立叶变换成极坐标系统频率域的图像。而且，提供一种记录介质，其中存储有可被计算机读取的用于在频率域中使用伽柏滤波器执行纹理描述方法的程序。而且，提供一种使用在频率域中的伽柏滤波器的基于纹理的图像检索方法，包括第一步骤，通过使用伽柏滤波器滤波数据图像来提取数据纹理描述符，并将提取的数据纹理描述符存储在数据库中；第二步骤，当使用伽柏滤波器输入查询图像时，提取和存储一查询图像的查询纹理描述符，即对图像的搜索；第三步骤，匹配数据纹理描述符和查询纹理描述符，并测量两个纹理描述符的距离；以及第四步骤，根据两个纹理描述符间的距离确定两个图像的相似性。最好，在第一和第二步骤中，提取数据纹理描述符和查询纹理描述符的步骤包括第一子步骤，将视觉域的图像变换成频率域的图像；第二子步骤，使用具有N×M滤波器区域的伽柏滤波器滤波频率域的图像，其中N和M是预定的正整数；第三子步骤，提取在相应于伽柏滤波器的N×M滤波器区的频率域分区分布的各个通道内伽柏滤波的图像的纹理特征值；以及第四子步骤，使用图像的纹理特征值描述图像纹理描述符。并且，提供一种记录介质，其上记录有能被计算机读取的用于使用频率域中的伽柏滤波器执行基于纹理的图像检索方法的程序。实施本专利技术的最佳方式此后，将参考附图详细描述根据本专利技术优选实施例的“使用频率域中的伽柏滤波器的纹理描述方法和基于纹理的图像检索方法”。附图说明图1是说明根据本专利技术使用伽柏滤波器的频率域中的纹理描述方法的流程图。纹理描述方法，一种用于通过处理输入图像产生纹理描述符的方法被用于基于纹理信息索引和基于纹理信息检索图像。即，当输入将被在数据库中索引和存储的图像时，根据图1的纹理描述方法产生数据纹理描述符，并且所产生的纹理描述符被存储在数据库中。并且，当输入查询图像时，根据图1的纹理描述方法产生查询图像的纹理描述符，并且通过将所产生的纹理描述符与存储在数据库中的数据图像进行比较执行检索。参考图1，将更详细地描述根据本专利技术的纹理描述方法。首先，输入指定的图像(S11)，并且将输入图像傅立叶变换(S12)为正交坐标系统或极坐标系统频率域的图像。这里输入图像可以是如上所述的查询图像或数据图像。对输入图像进行二维傅立叶变换成正交坐标系统频率域中的数据。此外，对输入图像进行拉东变换，并接着对所变换的数据进行一维傅立叶变换成极坐标系统频率域中的数据。下面描述将输入图像变换成极坐标系统频率域的处理。首先，对输入图像进行拉东变换，其中拉东变换是关于角度线性积分(1ine-integrating)二维图像或多维多媒体数据以获得一维投影数据的处理。即，对象的形状根据不同的视角而改变，并且从所有的角度看得见对象，这使得能够估计对象的轮廓。拉东变换使用这个原理。用于变换二维图像的拉东变换公式由式1表示。Pθ(R)=∫L(R,θ)f(x,y)dl=∫-∞∞∫-∞∞f(x,y)δ(xcosθ+ysinθ-s)dxdy---(1)]]>这里f(x，y)是正交坐标系统时间域的图像函数，pθ(R)是通过关于与正x轴成θ角、并穿过正交坐标系统原点的轴的线性积分获得的第一投影函数。即本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种使用频率域中的伽柏滤波器描述图像的纹理信息的纹理描述方法，包括：第一步骤，转换图像，其中将时间域的图像变换成频率域的图像；第二步骤，使用具有Ｎ×Ｍ滤波器区的伽柏滤波器滤波所变换的频率域的图像，其中Ｎ和Ｍ是预定的正整数；第三步 骤，在相应于伽柏滤波器的Ｎ×Ｍ滤波器区的频率域分区分布的各个通道中，提取伽柏滤波器图像的特征值；第四步骤，使用图像的纹理特征值描述图像纹理描述符。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：金纹哲，金镇雄，BS曼朱纳思，卢勇满，申铉枓，崔良林，
申请(专利权)人：三星电子株式会社，韩国电子通信研究院，现代电子产业株式会社，海因里希赫兹通讯技术研究院柏林有限责任公司，加利福尼亚大学董事会，学校法人韩国情报通信学园，
类型：发明
国别省市：KR[韩国]