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首页> 外文会议>International Symposium on Intelligence Computation amp; Applications(ISICA'2007); 20070921-23; Wuhan(CN) >Texture Image Retrieval Based on Contourlet Coefficient Modeling with Generalized Gaussian Distribution
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Texture Image Retrieval Based on Contourlet Coefficient Modeling with Generalized Gaussian Distribution

机译：基于Contourlet系数建模的广义高斯分布纹理图像检索

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摘要

This paper presents a texture image retrieval scheme based on contourlet transform. In this scheme, the generalized Gaussian distribution (GGD) parameters are used to represent the detail subband features obtained by contourlet transform. To obtain these parameters, an improved maximum likelihood (ML) parameter estimation method is proposed, in which a new initial estimation value is exploited and a modified iterative algorithm is used. Compared with existing features used for the texture image retrieval, the use of the GGD parameters to represent the contourlet detail subbands provides richer information to improve the retrieval accuracy. The proposed retrieval scheme is demonstrated on the VisTex database of 640 texture images. Experimental results show that, compared with the current ML estimation and texture retrieval method, the proposed scheme can give more accurate estimates of the GGD parameters, and it improves more effectively the average retrieval rate from 76.05% to 78.09% with comparable computational complexity.
机译：提出了一种基于轮廓波变换的纹理图像检索方案。在该方案中，广义高斯分布（GGD）参数用于表示通过Contourlet变换获得的详细子带特征。为了获得这些参数，提出了一种改进的最大似然（ML）参数估计方法，该方法利用了新的初始估计值并使用了改进的迭代算法。与用于纹理图像检索的现有特征相比，使用GGD参数表示轮廓波细节子带可提供更丰富的信息以提高检索精度。在640个纹理图像的VisTex数据库上演示了提出的检索方案。实验结果表明，与当前的ML估计和纹理检索方法相比，该方案可以对GGD参数进行更准确的估计，并且可以将平均检索率从76.05％提高到78.09％，并且具有相当的计算复杂度。

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