【技术实现步骤摘要】
一种纹理图像的检索方法和装置
本专利技术涉及数字图像处理领域，特别涉及一种纹理图像的检索方法和装置。
技术介绍
随着计算机网络技术的迅速发展，各种各样的纹理图像数据库在迅速增长，如何从这些纹理图像数据库中快速有效地获取所需图像，是纹理图像检索领域中一个重要的研究课题。现有技术中，利用脉冲耦合神经网络模型对被检索纹理图像进行图像特征提取，将提取到的图像特征和纹理图像数据库中图像的图像特征进行相似性度量，获取同一纹理图像，实现纹理图像的检索。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术至少存在以下问题:现有技术中，脉冲耦合神经网络模型进行纹理图像检索时，提取的特征虽然具有缩放、平移、旋转和仿射不变性，但是，对光照的影响较为敏感，阻碍了脉冲耦合神经网络在纹理图像检索中的应用。
技术实现思路
为了解决脉冲耦合神经网络模型的光照敏感性问题，本专利技术实施例提供了一种纹理图像的检索方法和装置。所述技术方案如下:一方面，提供了一种纹理图像的检索方法，所述方法包括:根据旋转不变局部二值模式算法对输入纹理图像进行处理，获取所述输入纹理图像的结构模式图像；根据脉冲耦合神经...
【技术保护点】
一种纹理图像的检索的方法，其特征在于，包括：根据旋转不变局部二值模式算法对输入纹理图像进行处理，获取所述输入纹理图像的结构模式图像；根据脉冲耦合神经网络模型对所述输入纹理图像的结构模式图像进行特征提取，得到所述输入纹理图像的结构特征序列；根据所述输入纹理图像的结构特征序列和纹理图像数据库中的每幅图像的结构特征序列，获取被检索纹理图像。
【技术特征摘要】
1.一种纹理图像的检索的方法，其特征在于，包括: 根据旋转不变局部二值模式算法对输入纹理图像进行处理，获取所述输入纹理图像的结构模式图像； 根据脉冲耦合神经网络模型对所述输入纹理图像的结构模式图像进行特征提取，得到所述输入纹理图像的结构特征序列； 根据所述输入纹理图像的结构特征序列和纹理图像数据库中的每幅图像的结构特征序列，获取被检索纹理图像。2.根据权利要求1所述一种纹理图像的检索的方法，其特征在于，根据旋转不变局部二值模式算法对输入纹理图像进行处理，获取结构模式图像之前，所述方法包括: 根据旋转不变局部二值模式算法对纹理图像数据库中的每幅图像进行处理，获取所述纹理图像数据库中的每幅图像对应的结构模式图像； 根据脉冲耦合神经网络模型对所述纹理图像数据库中的每幅图像对应的结构模式图像进行特征提取，得到所述纹理图像数据库中的每幅图像的结构特征序列。3.根据权利要求1所述一种纹理图像的检索的方法，其特征在于，根据所述输入纹理图像的结构特征序列和纹理图像数据库中的每幅图像的结构特征序列，获取被检索纹理图像，所述方法包括: 根据所述输入纹理 图像的结构特征序列和纹理图像数据库中的每幅图像的结构特征序列进行相似性度量，得到所述输入纹理图像的结构特征序列和纹理图像数据库中的每幅图像的结构特征序列的相似性距离； 根据所述输入纹理图像的结构特征序列和纹理图像数据库中的每幅图像的结构特征序列的相似性距离，获取被检索纹理图像。4.根据权利要求3所述一种纹理图像的检索的方法，其特征在于，根据所述输入纹理图像的结构特征序列和纹理图像数据库中的每幅图像的结构特征序列的相似性距离，获取被检索纹理图像，所述方法包括: 根据所述输入纹理图像的结构特征序列和纹理图像数据库中的每幅图像的结构特征序列的相似性距离，获取相似性距离排序后的相似性距离序列； 根据所述相似性距离序列，获取预设数量的被检索纹理...
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