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针对离散小波变换具有平移变化性和弱方向性的特性，本文提出了一种基于双树复小波变换（DT—CWT）统计模型的医学图像纹理检索方法。该方法首先利用双树复小波变换系数的平移不变和多方向选择特性，建立广义高斯分布的统计模型，然后基于该模型提取图像的特征矢量，最后利用改进的Log-likelihood（ILL）相似性测度算法进行纹理图像检索。实验结果表明，该方法的检索查准率达到了82．8％，相比于传统的Gabor算法和小波算法都有了较大的提高，对今后的纹理图像检索具有重要的理论与实际意义。