基于纹理的图像检索一直是检索研究中的一个热门方向。以往研究中大多数的分析方法没有综合考虑图像的平移、尺度、旋转等几何变化以及噪声对图像的影响,所以当图像受到以上因素的影响时,检索效率将大大降低。本课题研究基于纹理的多参数柔性图像检索算法,以实现不变性检索,主要工作如下:(1)在双树复小波变换可实现多方向性分析的基础上,提出一种尺度及旋转不变纹理图像检索算法。通过将适当的滤波器添加到双树复小波的二值尺度滤波器之间,使尺度变化转化为分解输出系数在尺度维上的平移,进而实现尺度不变性分析。(2)利用双树复小波变换的平移不变性,引入自相关图像的log-极坐标变换来消除平移、尺度及旋转等几何变化影响,通过对自相关图像的修改消除白噪声影响,这样纹理图像经过双树复小波变换后就可以提取出对几何变化具有很强鲁棒性的特征向量,且该特征向量不受白噪声影响。(3)为了进一步增强不变性检索的柔性度,在特征提取方面,将统计几何特征和多分辨率分析相结合,提取小波分解后各子带的小波几何特征。该特征可以提取出纹理中亮和暗的点的颗粒度和粗糙度,而且考虑到了人眼视觉的多分辨率特性,与不变性分析相结合,可大大提高检索率。在几何变化纹理库以及标准纹理库中的仿真实验结果表明,本论文提出的算法克服了传统不变性检索算法对普通纹理图像检索效果较差的缺点,不仅可以很好地实现不变性纹理图像检索,而且对普通纹理图像的检索也可以取得较好的效果。