1、隨著多媒體、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像的應(yīng)用日益廣泛，基于內(nèi)容的圖像檢索(CBIR：Content Based Image Retrieval)因其具有很大的現(xiàn)實(shí)意義而成為當(dāng)前國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)之一。 本文在簡要描述圖像特征及其分類基礎(chǔ)上，詳細(xì)介紹了已有的較成熟的基于圖像顏色、紋理、形狀等視覺特征的提取算法，并分析了這些基于單一視覺特征的算法所存在的不足。 文章闡述和回顧了圖像多尺度幾何分析的發(fā)展歷程，介紹了非抽樣comou

2、rlet的原理、特性及其實(shí)現(xiàn)過程，提出了一種基于非抽樣contourlet變換(NSCT：Non-subsampled contourlet transform)的圖像特征提取算法，在此基礎(chǔ)上結(jié)合基于能量的特征描述和基于歐氏距離的相似度度量實(shí)現(xiàn)了一種CBIR系統(tǒng)。采用紋理測試Brodatz圖像庫(內(nèi)含112張640×640灰度圖像)在Matlab7.0環(huán)境下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，結(jié)果表明，該系統(tǒng)對未發(fā)生任何形變的圖像具有很高的檢索成功率。為使系