Abstract-Image innehållsbaserad hämtning växer fram som ett viktigt forskningsområde med tillämpning på digitala bibliotek och multimediadatabaser. Fokus i detta dokument ligger på bildbehandlingsaspekterna och i synnerhet på att använda texturinformation för att bläddra i och hämta stora bilddata. Vi föreslår användning av Gabor wavelet funktioner för texturanalys och ge en comp~rehensive experimentell utvärdering. Jämförelser med andra texturfunktioner med flera upplösningar med Brodatz texturdatabas visar att Gabor-funktionerna ger den bästa noggrannheten för hämtning av mönster. Ett program för att bläddra stora luft bilder illustreras. Index Terms-Digitala bibliotek, bilddatabas, innehållsbaserad bildsökning, texturanalys, Gabor wavelets. RETRIEVAL av bilddata baserat på bildförfrågningar är ett intressant och utmanande problem. Den senaste tidens utveckling av multimediadatabaser och digitala bibliotek m, gör detta problem ännu viktigare. Manuell bild annotering kan i viss utsträckning användas för att hjälpa bildsökning, men genomförbarheten av en sådan inställning till stora databaser är en qu'estionable fråga. I vissa fall, såsom ansikts- eller strukturmönster, kan enkla textbeskrivningar vara tvetydiga och ofta otillräckliga för databassökning. Syftet med detta papper är att studera användningen av textur som en bildfunktion för hämtning av mönster. En bild kan betraktas som en mosaik av olika textur regioner, och de bildfunktioner som är förknippade med dessa regioner kan användas för sökning och hämtning. En typisk fråga kan vara en region av intresse som tillhandahålls av användaren, såsom att beskriva en vegetation patch i en satellitbild. Indata i sådana fall är ett intensitetsmönster eller en struktur inom ett rektangulärt fönster. Se bild. 6 för ett exempel på en texturbaserad webbprogram. Texture analys har en lång hi~tory och texturanalys algoritmer sträcker sig från att använda slumpmässiga fältmodeller till flerupplösningsfiltrering tekniker såsom wavelet transform. Flera forskare har övervägt användningen av sådana texturdetaljer för mönstersökning [181], [191]. Detta dokument fokuserar på en multiupplösningsrepresentation baserad på Gabor filter. Användningen av Gabor filter för att extrahera texturerade bildfunktioner motiveras av olika faktorer. Gabor-representationen har visat sig vara optimal i betydelsen att minimera den gemensamma tvådimensionella osäkerheten i rum och frekvens [4]. Dessa filter kan betraktas som orienterings- och skalbara kant- och linjedetektorer, och statistiken över dessa mikrofunktioner i en viss region används ofta för att karakterisera den underliggande strukturinformationen. Gabors funktioner har använts i flera applikationer för bildanalys, inklusive texturklassificering och segmentering [I], [141, bildigenkänning [51, [81, [131, bildregistrering och rörelsespårning] [151. De viktigaste bidragen i detta papper sammanfattas nedan: 1) En enkel textur funktion representation baserad på Gabor funktioner föreslås, och en filter design strategi sug- ges för att minska redundans i representationen. 2) En adaptiv filtervalalgoritm föreslås som kan underlätta snabb bildbläddring. 3) En detaljerad jämförelse med prestandan för tre andra flerskaliga texturfunktioner tillhandahålls. Vår föreslagna representation jämför gynnsamt när det gäller funktionsberäkningar och hämtningsnoggrannhet. 4) Slutligen visas ett program för att surfa stora luft bilder. En tvådimensionell Gabor funktion g(x, y) och dess Fourier transform G(u, v) kan skrivas som: där o, = 1/2zo, och o, = 1/2zoy. Gabor funktioner utgör en komplett men icke-ortogonal grunduppsättning. Expandera en signal med hjälp av denna bas ger en lokaliserad frekvensbeskrivning. En klass av självliknande funktioner, som kallas Gabov wavelets i följande diskussion, beaktas nu. Låt g(x, y) vara moder Gabor wavelet, då denna självliknande filterlexikon kan erhållas genom lämpliga dilatationer och rotationer av g(x, y) genom genereringsfunktionen: g,n,(x, y) = a-"~(x', y), a > 1, m, n = heltal x' = a-"(xcose + sine), och y' = a-m(-xsin~ + y cose), där 0 = nz/K och K är det totala antalet orienteringar. Skalfaktorn a-" i (3) är avsedd att säkerställa att energin är oberoende av rn. Gabor-vågornas icke-ortogonalitet innebär att det finns överflödig information i de filtrerade bilderna, och följande strategi används för att minska denna redundans. Låt U, och U, betecknar de lägre och övre center frekvenser av intresse. Låt K vara antalet orienteringar och S vara antalet skalor i multiresolution sönderdelning. Därefter är designstrategin att se till att halvtoppens magnitud stöd för filtersvaren i frekvensspektrumet vidrör varandra som visas i bild. 1................................................................ Detta resulterar i följande formler för beräkning av filterparametrarna o, och o, (och därmed oxe och o,). där W = U och m = 0, 1,..., S -1. För att eliminera känsligheten för filtersvaret för absoluta intensitetsvärden är de verkliga (jämn) komponenterna i 2D Gabor-filtren partiska genom att lägga till en konstant för att göra dem till nollmedelvärde (Detta kan också göras genom att ställa in G(0,O) i (2) till noll).
Denna riktningsbegränsning togs bort genom att använda Gabor wavelet funktionsbaserad texturanalys i REF.
Texture features for browsing and retrieval of image data
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}