随着网络的逐渐普及以及多媒体技术的发展,在科学技术、生产实际和日常生活中不断地产生大量的图像数据。如何从海量的图像信息中快速、准确地检索出用户需要的信息,以便于图像管理和应用,已成为人们关注的问题。基于内容的图像检索技术(Content-Based Image Retrieval,CBIR)利用图像的底层视觉特征(颜色,纹理,形状等)代表图像的内容,而由于传统的图像纹理特征提取算法不具备方向选择性和平移不变性等特点,因而CBIR的检索结果并不令人满意,本文利用二元树复小波提取纹理特征有效地解决了这个问题,使检索查准率获得较大提高。传统边缘特征提取算法对图像照度比较敏感,这样就限制了检索系统图像库的通用性,文中利用相位叠合算法消除了照度给图像边缘特征提取带来的影响,增加了检索系统的鲁棒性。本文首先阐述了图像检索技术,介绍了二元树复小波变换技术的基本原理,分析了二元树复小波所具有的平移不变性、方向选择性的特点,阐述了二元树复小波滤波器的设计方法。论文的主要研究成果有:1.完成了二元树复小波滤波器的设计,该滤波器在保持离散小波变换(DWT)多分辨率特性和时频局部化分析能力的同时,对二维或多维信号还具有方向选择性、平移不变性和有限的数据冗余等特点。其近似的平移不变性恰好可以解决小波变换不能解决的因信号平移而导致各尺度上能量分布发生变化的问题。2.使用二元树复小波变换作为工具,从六个不同的方向实现了图像纹理特征的提取,与传统的共生矩阵算法相比较,在建立的图像库内进行样本图像纹理特征的检索,检索精度的提高证实了二元树复小波变换在纹理提取方面有更高的优越性,并且本文使用了6种相似性度量工具,以寻找最适合纹理特征检索的一种。3.论文最后给出了一种适用于图像边缘的特征提取方法。这种方法利用图像傅立叶分量在特征点叠合次数最多的概念(相位叠合)来标记特征点,因其是一种无量纲的量,所以对图像的亮度或对比度是不变的,然后通过与传统的边缘特征提取算法Harris算子相比较,证实了相位叠合算法在提取边缘特征时对图像照度(或对比度)的不变性。论文最后对本文的工作做了总结,并提出了进一步研究探索的方向