研究目的
提出基于图像增强技术的新纹理特征，用于内容检索系统，旨在提升对尺度、方向及光照畸变的鲁棒性，从而超越现有Gabor和曲波特征的性能。
研究成果
基于PLT的纹理特征（PLGFs和PLCT）在基于内容的图像检索中显著优于现有的Gabor和曲波特征，对尺度、旋转和光照失真具有更高的容忍度。这些特征稳健且有效，可实现精确的图像表征与检索。
研究不足
PLT的功率值基于实验手动调节，当数据库变更时需要调整，这表明需要进一步研究以实现该过程的自动化。
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基于血小板的光谱特征用于纹理图像检索
DOI：10.1049/iet-ipr.2018.5604
期刊：IET Image Processing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
有效的纹理特征是任何基于内容的图像检索系统中的关键组成部分。本研究提出了一种基于图像增强技术的新纹理特征。作者有效利用幂律变换(PLT)提取了称为"基于PLT的光谱特征"的新型光谱纹理特征。在Brodatz纹理数据库和Salzburg纹理图像库上的大量实验证明了所提技术的有效性，并表明这些特征显著优于广泛使用的Gabor和小波特征。新特征还与近期发表的Gabor特征高斯Copula模型及局部四元模式(LTrP)进行了对比。实验结果证实，相比当前最先进的Gabor、小波、Gabor高斯Copula模型及LTrP，所提特征对尺度、方向和光照失真具有更强的鲁棒性。
作者：
Joydeb Kumar Sana，Md. Monirul Islam
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