基于DCT和GLCM的图像检索方法

提出一种新的图像检索方法,用离散余弦变换(DCT)和灰度共生矩阵(GLCM)提取图像的视觉内容.由于基于DC系数的特征向量保留了图像最重要的视觉分量,所以计算基于均匀量化直方图的DC系数,并且从该直方图导出了用于形成DC特征向量的一些统计参数.然后根据剩余图像通过取原始图像平面和基于DC系数的重构图像平面之间的差异来获得其他重要视觉特征.最后从残差图像的GLCM中的一些统计参数用来构建基于GLCM的特征向量,并且该特征向量可以更有效的识别残差图像的纹理特征.公共数据集的实验结果表明图像的组合特征提取提高了图像检索的速度和准确性.