图像纹理特征提取方法综述

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1、万方数据第14卷第4期中国图象图形学报V01．14，No．42009年4月JournalofImageandGraphicsApr．，2009图像纹理特征提取方法综述刘丽匡纲要(国防科技大学电子科学与工程学院，长沙410073)摘要纹理是一种重要的视觉线索，是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理分类与分割是图像处理领域一个经久不衰的热点研究领域，纹理特征提取作为纹理分类与分割的首要问题．一直是人们关注的焦点，各种纹理特征提取方法层出不穷。在广泛文献调研的基础上，回顾了纹理特征提取方法的发展历程，分析了其研究现状，对纹理特征提取方法进行了较为全面的综述，对其进行

2、分类和比较，最后给出了纹理研究领域的主要发展趋势。关键词图像纹理纹理特征提取灰度共生矩阵马尔可夫随机场分形小波Gabor滤波器自回归模型中圈法分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1006·8961(2009)04—0622-14OverviewofImageTexturalFeatureExtractionMethodsLIUli，KUANGGang—yao(Collegeo，ElectricalScienceandEngineering，NationalUnivers渺ofDefenseTechnology，Changsha410073)Abstr

3、actTextureis明importantvisualcue．Itwidelyexistsinimagesandishardtodescribe．Textureclassificationandsegmentationisahotresearchfieldinimageprocessing．Duetoitsimportanceintextureclassificationandsegmentation，texturefeatureextractionhasreceivedconsiderableattentionduringthepastdecadesandn

4、umerousapproacheshavebeenpresentedintheliterature．Basedonextensiveinvestigationofexistingarticles，thedevelopmenthistoryandcurrentchallengesoftexturefeatureextractionmethodsarereviewedindetails．First。acomprehensiveoverviewoftexturefeatII碑extractionmethodsispresentedinthispaper．Then，cl

5、assificationandcomparisonsoftexturefeatureextractionmethodsaregiven．Atlast，conclusionsandfuturedevelopmentoftexturefeatureextractionarediscussed．Keywordsimagetexture，texturefeatureextraction，grayLevelwavelet，Gaborfilter，autoregressivemodel1引言纹理是一种重要的视觉线索，是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理分析技术一直是计算

6、机视觉、图像处理、图像分析、图像检索等的活跃研究领域。纹理分析作为诸如上述应用的基础性研究领域之一，其研究内容主要包括：纹理分类和分割、纹理合成、纹理检索和由纹理恢复形状如图1所示。这些研究内容的一个最基本的问题是纹理特征提取。作为纹理研究的主要内容之一，纹理分类与分matrix，markovrandomfield，fractal，割问题一直是人们关注的焦点，涉及模式识别、应用数学、统计学、神经生理学、神经网络等多个研究领域。纹理特征提取是成功进行图像纹理描述、分类与分割的关键环节，因为提取的纹理特征直接影响后续处理的质量。在具体纹理特征提取过程中，人们总是先寻

7、找更多的能够反映纹理特征的度量，然后通过各种分析或变换从中提取有效的特征用于纹理描述和分类。纹理特征提取的目标是：提取的纹理特征维数不大、鉴别能力强、稳健性好，提取过程计算量小，能够指导实际应用。鉴于纹理特征提取的重要性，至少半个世纪以前，人们开始探索图像纹理特征提取方收稿日期：2007·10·08；改回日期：2007—12·27第一作者简介：刘丽(1982．)。女。国防科技大学电子科学与工程学院信息与通信工程专业在读博士。主要研究方向为遥感信息处理。E-mail：feiyunlyi@hotmaiLeom万方数据第4期刘丽等：图像纹理特征提取方法综述623法，多

8、年来纹理特征提取依然并且