第十七章 紋理分析

目錄

1.??? 引言

2.??? 紋理的統計特征

3.??? 基于紋理的分割

作業

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1. 引言

???? 紋理是對圖象的象素灰度級在空間上的分布模式的描述，反映物品的質地，如粗糙度、光滑性、顆粒度、隨機性和規范性等。當圖象中大量出現同樣的或差不多的基本圖象元素（模式）時，紋理分析是研究這類圖象的最重要的手段之一，此外分形方法也十分重要[2]。

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???? 描述一塊圖象區域的紋理有三種主要的方法，統計分析方法、結構分析方法和頻譜分析方法[1]。

???? 統計方法有自相關函數、紋理邊緣、結構元素、灰度的空間共生概率（spatialgray-tone cooccurrence probabilities）、灰度行程和自回歸模型。統計方法將紋理描述為光滑、粗糙、粒狀等等。

???? 結構方法研究基元及其空間關系。基元一般定義為具有某種屬性而彼此相連的單元的集合，屬性包括灰度、連通區域的形狀、局部一致性等。空間關系包括基元的相鄰性、在一定角度范圍內的最近距離等等。根據基元間的空間聯系，紋理可以分為弱紋理或強紋理。進一步細分，可以根據基元的空間共生頻率來劃分，也可以根據單位面積內的邊緣數來區別。基元也可以定義為灰度行程。

???? 頻譜方法是根據傅立葉頻譜，根據峰值所占的能量比例將圖象分類。包括計算峰值處的面積、峰值處的相位、峰值與原點的距離平方、兩個峰值間的相角差等手段。

2. 紋理的統計特征

·????????共生矩陣

共生矩陣用兩個位置的象素的聯合概率密度來定義，它不僅反映亮度的分布特性，也反映具有同樣亮度或接近亮度的象素之間的位置分布特性，是有關圖象亮度變化的二階統計特征。它是定義一組紋理特征的基礎。

??? 如下圖所示，定義位置算子：

假設給定如下的僅具有3個灰度級的圖象區域，分別記數符合上述位置算子的象素空間組合的數目形成頻度矩陣，再將其歸一化，即除以符合位置關系的總數就得到共生矩陣。共生矩陣的階數與圖象的灰度級別數相等。

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·????????基于共生矩陣的紋理特征

??? 選擇合適的位置算子，計算出共生矩陣，然后可以計算如下的紋理描述特征：

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3. 基于紋理的分割

??? 將圖象分割成一些具有某種一致性的區域是圖象分析的重要手段，一致性包括亮度、顏色或紋理等衡量標準。在機器視覺系統中，通常圖象可以根據亮度標準進行分割，但在復雜的情況下，如自然景物，這種方法不能達到令人滿意的分割效果。因為這類圖象不具有均勻的亮度分布，而具有共同的紋理特征。

　圖片來自Extractionof Textured Regions

??? 如果在沒有任何先驗知識以及任何統計訓練數據可以利用的情況下，可以采用如下的基于共生矩陣的紋理分割方法。

??? 例如，對于256x256大小的原圖象，隨機地選擇40個NxN子圖象，N需要根據實驗來確定。記圖象的灰度級數目是G，根據這些子圖象計算各自的共生矩陣（GxG）。然后，將共生矩陣分成n等份方形子矩陣，用子矩陣元素的平均值形成一n維特征向量。根據它們在Rⁿ特征空間的聚類情況，將圖象分成不同的紋理區域。

??? 在紋理分析中，Gabor變換是一種常用的重要工具，具有十分重要的作用。有關Gabor變換的基本概念在第12章第5節有介紹，更為深入的內容讀者可以參照網上的相關資料（GaborFilters for Texture (links) ..\..\download_IPCVPR\textureanalysis\USC GaborFilters for Texture.htm）。

??? 此外，分形技術在圖象紋理分割中具有十分重要的應用，參見：楊波 徐光佑 朱志剛，基于分形特征的自然景物圖象分割方法，中國圖象圖形學報，1999。

網上資源：

1.??? MilanSonka Chapter 13, Texture

2.??? Vision Texturehomepage

3.??? TextureEnergies for 1D Rays

4.??? TextureAnalysis Methods (links)

5.??? Extractionof Textured Regions

6.??? Whatis Texture ?

7.??? GaborFilters for Texture (links)

參考文獻

1.??? Sing-Tze Bow, Pattern recognition and image preprocessing, M.Dekker, New York, 1992

2.??? Ning Lu, Fractal imaging, Academic Press, San Diego, 1997

作業

1.??? 編制基于統計方法的基于共生矩陣的紋理分割程序。圖片在目錄：./Images/textures

致謝

??? 我要特別感謝清華大學計算機系的博士研究生楊波，他提供了一些素材。

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清華大學計算機系 艾海舟

最近修改時間：2001年7月19日

出處：http://media.cs.tsinghua.edu.cn/~ahz/digitalimageprocess/CourseImageProcess.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数字图像处理：第十七章 纹理分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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