紋理特征提取方法

1、圖像紋理特征提取方法Texture Description報(bào)告人：王龍Chapter 01 ContentChapter 02Chapter 03Chapter 04 概述圖像紋理描述方法紋理描述的應(yīng)用總結(jié)Chapter 01 概述Definition2 尚無一個(gè)被廣泛接受的定義；3 圖像灰度或色彩在空間上的變化或重復(fù)；4 組成紋理的基本元素稱為紋理基元或紋元。1 紋理是一種普遍存在的視覺現(xiàn)象；1定義分類Type21 自然紋理（水紋、木紋、草地等）2 人工紋理（磚墻、織物、棋盤格等）3 混合紋理性質(zhì)Properties31 紋理有粗糙性、方向性、周期性、 紋理強(qiáng)度、密度等描述參量；2 紋理描述

2、是尺度相關(guān)的；3 紋理特征可以通過色調(diào)和結(jié)構(gòu)來描述。Chapter 02圖像紋理描述方法分類一般要拼爹統(tǒng)計(jì)方法結(jié)構(gòu)方法信號(hào)處理方法模型方法灰度共生矩陣灰度游程矩陣灰度梯度矩陣自相關(guān)函數(shù)Tamura紋理特征局部二進(jìn)制模式（LBP）離散余弦變換傅里葉變換Laws紋理測量Gabor變換小波變換馬爾科夫隨機(jī)場（MRF）Gibbs隨機(jī)場（GRF）同步自回歸 (SAR)分形自相關(guān)句法紋理分析數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)a灰度共生矩陣 ,#,= ,; ,0,1,2,1P i j dx y f x yi f x dx y dyj x yN數(shù)學(xué)表達(dá)式：a灰度共生矩陣a灰度共生矩陣二階統(tǒng)計(jì)量（1）角二階矩或能量它是圖像紋理灰度變化

3、均一的度量,反映了圖像灰度分布均勻程度和紋理粗細(xì)度。a灰度共生矩陣（2）對(duì)比度對(duì)比度是灰度共生矩陣主對(duì)角線附近的慣性矩, 它度量矩陣的值是如何分布和圖像的局部變化, 反映了圖像的清晰度和紋理的溝紋深淺?；叶裙采仃嚩A統(tǒng)計(jì)量a灰度共生矩陣（3）相關(guān)相關(guān)度量空間灰度共生矩陣元素在行或列方向上的相似程度, 相關(guān)值大小反映了圖像中局部灰度相關(guān)性?；叶裙采仃嚩A統(tǒng)計(jì)量a灰度共生矩陣（4）熵熵度量圖像紋理的隨機(jī)性。當(dāng)共生矩陣中所有值均相等時(shí), 它取得最大值; 相反, 如果共生矩陣中的值非常不均勻時(shí), 其值較小?；叶裙采仃嚩A統(tǒng)計(jì)量a灰度共生矩陣（5）逆差矩逆差距反映的是矩陣中大值元素到主對(duì)角線的集中

4、程度,逆差矩越大,說明大值元素越集中?；叶裙采仃嚩A統(tǒng)計(jì)量灰度游程矩陣b在粗紋理上，由于灰度變化平緩，所以灰度游程長度較長；而在細(xì)紋理中,灰度值突變較多,導(dǎo)致短游程較多?；叶扔纬叹仃嘼灰度游程矩陣b(1)長游程因子：灰度游程矩陣b(2)灰度的均勻特性：灰度游程矩陣b(3)短游程因子：公式對(duì)不同的游程一長度賦予不同的權(quán)值，短游程權(quán)值大，長游程權(quán)值小?；叶扔纬叹仃嘼(4)游程總數(shù)的百分比：c局部二進(jìn)制模式（LBP）c修正統(tǒng)計(jì)變換（MCT）c修正統(tǒng)計(jì)變換（MCT）c實(shí)驗(yàn)結(jié)果（a）原始圖像（b）LBP算法處理后圖像（c）MCT算法處理后圖像dGabor變換Gabor函數(shù)可以在頻域不同尺度、不同方向上

5、提取相關(guān)特征。dGabor變換2222222()expexp(i)exp()22uvxkkxygky其中：22cossin2xvuyvuvvukkkkkkukdGabor變換其中：Laws紋理測量eLaws紋理能量度量通過估計(jì)紋理中的平均灰度級(jí)、邊緣、斑點(diǎn)、波紋以及波形來確定紋理屬性。度量由三個(gè)簡單的向量得出：Laws紋理測量e將這些向量與它們自身以及互相卷積后，產(chǎn)生5個(gè)向量：Laws紋理測量e通過把Laws掩膜和紋理圖像卷積并計(jì)算能量統(tǒng)計(jì)量，就可以得出用于紋理描述的一個(gè)特征量。fTamura紋理特征1978年, 根據(jù)人類對(duì)紋理視覺感知的心理學(xué)研究,Tamura等人提出了紋理特征的表達(dá)。Tamura紋理特征的六個(gè)分量對(duì)應(yīng)心理學(xué)角度上紋理特征的6種屬性, 分別是粗糙度( coarseness)、對(duì)比度( contrast)、方向( directionality)、線性度( linearity)、規(guī)整度( regularity) 和粗略度( roughness)。Tamura紋理特征要比灰度共生矩陣得到的紋理特征更直觀，在視覺效果上更有優(yōu)勢(shì)。馬爾科夫隨機(jī)場（MRF）gChapter 03紋理描述的應(yīng)用目標(biāo)識(shí)別與分析紋理合成運(yùn)動(dòng)分析圖像檢索1234