[发明专利]基于韦伯分布统计模型的图像检索方法

摘要

本发明公开了一种基于韦伯分布统计模型的图像检索方法，该方法在图像检索过程中，利用非下采样轮廓波变换对图像进行分解，并用韦伯分布概率密度函数将分解所得图像的形状参数及尺度参数作为图像特征，作为图像特征库以待检索使用，再对待检索图像进行如上操作，最后利用欧氏距离作为图像之间相似度的计算方法，计算不同图像之间的相似度，按照相似度从大到小对结果进行排序、输出。实验结果表明，该系统可以有效的表征图像的各特征，大大的提高了检索效率。此外，该方法具有设计简单、易于实现、图像特征提取过程无需人工标注等特点，避免了繁琐而易错的人工标注过程，增强了图像检索系统的实用性。

主权项

一种基于韦伯分布统计模型的图像检索方法，其特征在于按照如下步骤进行：步骤1：利用非下采样轮廓波变换对图像进行分解,得到多尺度多方向的若干个高频子带；步骤2：利用韦伯分布概率密度函数对每一幅图像分解所得高频子带进行统计建模，估计出形状参数p和尺度参数c，并将所得到的形状参数p和尺度参数c作为每一幅图像的特征，作为图像特征库以待检索使用；步骤3：对待检索图像I进行处理操作；步骤4：利用欧氏距离作为图像之间相似度的计算方法，计算不同图像之间的相似度，按照相似度从大到小对结果进行排序、输出。