【摘 要】
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本文从图像旋转不变特征提取和相似性度量两个方面对算法进行研究，主要工作如下： (1)提出一种旋转不变快速简单的粗检索算法，该算法可以快速滤除图像库中一部分不相关图像，这
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本文从图像旋转不变特征提取和相似性度量两个方面对算法进行研究，主要工作如下：
(1)提出一种旋转不变快速简单的粗检索算法，该算法可以快速滤除图像库中一部分不相关图像，这样一方面可以减少后面的运算量，另一方面可以提高系统的检索率。
(2)提出一种改进的基于Gabor的旋转不变特征处理算法。该算法通过对Gabor各个尺度上的子带特征进行重排序实现旋转不变特征提取。
(3)为了降低特征的维数，进一步提高系统对普通纹理图像的检索效果，提出一种基于Gabor分解的旋转不变广义粗糙度纹理描述子。该算子综合利用了图像Gabor分解的幅度和相位信息，同时结合多尺度空间局部能量分布、Hurst分形指数、方向差别来计算图像各分解子带的特征向量。
(4)在相似性度量方面，本算法通过结合已有特征库的统计信息并利用图像分类的思想提出一种自适应加权距离来进行相似性度量。
最后分别采用旋转纹理库和普通纹理库进行了仿真实验，结果表明本论文提出的算法不仅可以很好地实现旋转纹理图像的检索，而且对普通纹理图像也可以取得较好的检索效果。
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