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提出一种应用非下采样contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)进行图像检索的算法,以获取一种兼顾纹理图像概貌和细节信息的特征,从而提高图像检索的性能.该算法利用NSCT对图像进行多尺度、多方向分解,获得子带系数矩阵;对低频子带系数提取能量和方差作为全局纹理特征,并对高频子带系数分别提取尺度间和尺度内纹理信息;通过非高斯双变量模型拟合子带系数,利用信息熵描述尺度间特征;尺度内特征通过对同一层子带图像按主方向排序,获得直方图图像,计算其加权