数字图像处理及matlab实现

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1、数字图像处理第10章图像表示与描述（ImageRepresentationandDescription）10.1颜色描述（ColorDiscriptors）10.2纹理描述（TextureDescriptors）10.3边界描述（BoundaryDescriptors）10.4区域描述（RegionalDescriptors）颜色特征是图像的基本特征之一。颜色特征是图像检索识别中应用最为广泛的视觉特征，与其他视觉特征相比，它对图像的尺寸、方向、视角的依赖性较弱，因此具有较高的稳定性。这一节主要讨论反映图像灰度的统计特征。10.1颜色描述（ColorDescriptors）10.

2、1.1简单灰度特征（IntensityFeature）图像灰度特征可以在图像的某些特定的像点上或其邻域内测定，也可以在某个区域内测定。以（i，j）为中心的（2M+1）×（2N+1）邻域内的平均灰度为（10.1）除了灰度均值外，在有些情况下，还可能用到区域中的灰度最大值、最小值、中值、顺序值及方差等。10.1.2直方图特征（HistogramFeature）设图像f的像素总数为N，灰度等级数为L，灰度为k的像素全图共有Nk个，那么，k=0，1，…，L-1称为f的灰度直方图。图像灰度直方图可以认为是图像灰度概率密度的估计，可以由直方图产生下列特征。（10.2）（1）平均值（10

3、.3）（2）方差（3）能量（4）熵（10.6）（10.4）（10.5）10.1.2直方图特征（HistogramFeature）纹理图像在很大范围内没有重大细节变化，在这些区域内图像往往显示出重复性结构。纹理可分为人工纹理和天然纹理。人工纹理是由自然背景上的符号排列组成，这些符号可以是线条、点、字母、数字等。自然纹理是具有重复排列现象的自然景象，如砖墙、种子、森林、草地之类的照片。人工纹理往往是有规则的，而自然纹理往往是无规则的。10.2纹理描述（TextureDescriptors）归纳起来，对纹理有两种看法，一是凭人们的直观印象，二是凭图像本身的结构。从直观印象出发包含

4、有心理学因素，这样就会产生多种不同的统计纹理特征。从这一观点出发，纹理特征计算应该采用统计方法。从图像结构观点出发，则认为纹理是结构，根据这一观点，纹理特征计算应该采用句法结构方法。10.2纹理描述（TextureDescriptors）10.2.1自相关函数描述（AutocorrelationFunction）设图像为f(m，n)，自相关函数可以定义为（10.7）它是对（2w+1）（2w+1）窗口内的每一点像素（j，k）与偏离值为，=0，1，2，…，T的像素之间的相关值作计算。一般粗纹理区对给定偏离（，）时的相关性要比细纹理区高，因为纹理粗糙性应与自相关函

5、数的扩展成正比。自相关函数的扩展的一种测度是二阶矩，即（10.8）纹理粗糙性越大，则T就越大，因此，可以方便地使用T作为度量粗糙性的一种参数。10.2.1自相关函数描述（AutocorrelationFunction）10.2.2灰度差分统计（StatisticsofIntensityDifference）对于给定的图像f（i，j）和取定的较小的整数m、n，求差分图像g(i,j)=f(i,j)-f(i+m,j+n)(10.9)然后求出差分图像的已归一化的灰度直方图hg（k），当取较小差值k的频率hg（k）较大时，说明纹理较粗糙，直方图较平坦时，说明纹理较细致。（1）平均值（

6、2）能量（对比度）（3）熵当直方图分布较平坦时，A2较小，A3较大；当hg(l)在原点附近集中分布时，A1较小，反之则A1较大。（10.10）（10.11）（10.12）10.2.2灰度差分统计（StatisticsofIntensityDifference）10.2.3灰度共生矩阵（Gray-LevelCo-occurrenceMatrix）灰度共生矩阵法是描述纹理特征的重要方法之一，它能较精确地反映纹理粗糙程度和重复方向。由于纹理反映了灰度分布的重复性，人们自然要考虑图像中点对之间的灰度关系。灰度共生矩阵定义为：对于取定的方向和距离d，在方向为的直线上，一个像素灰度

7、为i，另一个与其相距为d的像素的灰度为j的点对出现的频数作为这个矩阵的第（i，j）元素的值。对于一系列不同的d、，就有一系列不同的灰度共生矩阵。由于计算量的原因，一般d只取少数几个值，而取、、、。研究文献发现，d值取得较小时可以提供较好的特征描述和分析结果。10.2.3灰度共生矩阵（Gray-LevelCo-occurrenceMatrix）共生矩阵能够反映图像纹理的主要特征。对于较平坦的区域，粗纹理区域，相距较近的像素一般具有相近的灰度，所以当d取得较小时在相应的共生矩阵中，对角线及