ＦＲＯＭ：http://www.cv.fudan.edu.cn/texture.htm

圖像紋理是一個(gè)比較難下定義的概念。從視覺的角度來看，當(dāng)我們把一個(gè)圖像區(qū)域中的內(nèi)容理解成具有一定程度的某種均勻性的整體視覺感受，而不是若干物體或物體部分，這種對圖像區(qū)域的視覺感受通常被稱為紋理。這個(gè)思路帶有較強(qiáng)的主觀色彩?？陀^一點(diǎn)，如果把一幅圖像看成一個(gè)矩陣，或者是一個(gè)具有兩個(gè)自變量的函數(shù)，那么任意的一個(gè)圖像區(qū)域都可以被賦予一個(gè)屬性（一個(gè)以該區(qū)域內(nèi)容為自變量的函數(shù)），其中有些屬性會和該區(qū)域的紋理視覺感受比較吻合。

圖：本實(shí)驗(yàn)室2010年拍攝制作的大規(guī)模圖像紋理測試集。

如果紋理圖像是拍攝一個(gè)物體的表面而得到的，我們可以用該圖像區(qū)域的紋理特性來反演被拍攝區(qū)域的某些物理屬性，例如材質(zhì)，工藝，缺陷等。如果紋理區(qū)域是被拍攝的復(fù)雜的自然場景中的一部分，例如由許多樹葉和樹干組成的樹的一部分，我們可以用該區(qū)域的紋理特性來識別與檢索與此視覺感受相似的圖像區(qū)域。

要實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)的一個(gè)不可或缺的核心技術(shù)是紋理特征提取，即從圖像區(qū)域中提取有效的紋理信息。這個(gè)計(jì)算過程所得到的特征一般是由若干個(gè)量所組成的一個(gè)矢量。紋理特征在基于內(nèi)容的圖像檢索、遙感圖像識別和理解、醫(yī)學(xué)成像診斷、材料表面質(zhì)量檢測等領(lǐng)域中具有重要的作用。

本實(shí)驗(yàn)室2010年提出多尺度斑塊紋理特征：

• Qi Xu, Hai Shan Wu, Yan Qiu Chen. Multiscale Blob Features for Classifying and Retrieving Image Texture from Large-scale Databases. To appear in Journal of Electronic Imaging.
• Qi Xu and Yan Qiu Chen. Multiscale Blob Features for Gray Scale, Rotation and Spatial Scale Invariant Texture Classification. ICPR 2006,?PDF

  多尺度斑塊特征首先從分辨率和灰度兩個(gè)維度分解紋理圖像，得到二值圖像陣列，然后統(tǒng)計(jì)二值圖像中的0值連通域和1值連通域的屬性，得到紋理特征。該方法在聯(lián)合大規(guī)模紋理集(Brodatz + VisTex + CURet + OuTex)上的正確分類率達(dá)到了92%，當(dāng)查全率為50%時(shí)，查準(zhǔn)率達(dá)到了82.5%，顯著高于當(dāng)時(shí)的其他方法。

  圖：多尺度斑塊特征從分辨率和灰度兩個(gè)維度分解紋理圖像。

  本實(shí)驗(yàn)室2006年提出統(tǒng)計(jì)地形特征：

• Cun Lu Xu, Yan Qiu Chen. Classifying Image Texture with Statistical Landscape Features. Pattern Analysis and Applications, Vol. 8, No. 4, pp 321-331. 2006,?PDF

  統(tǒng)計(jì)地形特征在Brodatz紋理全集上的正確分類率達(dá)到了94%。根據(jù)我們的文獻(xiàn)檢索，該識別率是當(dāng)時(shí)最高的。

  表：本實(shí)驗(yàn)室提出的統(tǒng)計(jì)地形特征的識別性能顯著高于當(dāng)時(shí)的其他方法。

  實(shí)驗(yàn)室成員1995年提出統(tǒng)計(jì)幾何特征（完成于英國南安普敦大學(xué)）：

• Yan Qiu Chen, Mark S Nixon, David W Thomas. Statistical Geometrical Features for Texture Analysis. Pattern Recognition, Vol. 28, No. 4, pp 537-552. 1995,?PDF

  該方法首先用一個(gè)序列的閾值二值化紋理圖像，得到一個(gè)二值圖像序列，然后對每幅二值圖像中的1值連通域和0值連通域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算出該圖像的紋理特征。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在大規(guī)模紋理集上的識別率顯著優(yōu)于當(dāng)時(shí)的其他方法。

  表：統(tǒng)計(jì)幾何特征在Brodatz全集上的識別率達(dá)到86%，顯著高于當(dāng)時(shí)其他的方法。

  統(tǒng)計(jì)幾何特征已經(jīng)在腫瘤診斷[T. Schilling, L. Miroslaw, G. Glab, M. Smereka. Towards rapid cervical cancer diagnosis: automated detection and classification of pathologic cells in phase-contrast images. Int J Gynecol Cancer, Vol. 17, pp 118-126, 2007]、食品質(zhì)量檢測[Ursula Gonzales-Barron, Francis Butler. Discrimination of crumb grain visual appearance of organic and non-organic bread loaves by image texture analysis. Journal of Food Engineering, Vol. 84, pp 480-488, 2008]等領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。

總結(jié)

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