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《应用Gabor纹理特征的水管内壁图像分类》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第14卷第6期上海大学学报(自然科学版)Vol.14No.62008年12月JOURNALOFSHANGHAIUNIVERSITY(NATURALSCIENCE)Dec.2008文章编号:10072861(2008)06055106应用Gabor纹理特征的水管内壁图像分类杨潇茜,王朔中(上海大学通信与信息工程学院,上海200072)摘要:Gabor滤波器在图像分析和机器视觉方面得到广泛应用.将Gabor滤波用于识别地下水管内壁图像,对管壁损坏程度进行分类.针对Gabor函数之间的非正交性,优化参数,尽量减少滤波输出数据中的冗余信息,使用一组不同频率响
2、应和角度特性的Gabor滤波器获取图像块纹理信息,并用主分量分析(principalcomponentsanalysis,PCA)对得到的高维特征向量进行降维.对提取的纹理特征进行k均值聚类,实验结果验证了该方法的有效性.关键词:纹理特征;Gabor滤波器;图像识别中图分类号:TP391.4文献标志码:AImageClassificationforSewerDuctInspectionUsingGaborFilteringYANGXiaoqian,WANGShuozhong(SchoolofCommunicationandInformationEng
3、ineering,ShanghaiUniversity,Shanghai200072,China)Abstract:Gaborfiltersarewidelyusedinimageanalysisandcomputervisionapplications.WeuseasetofmultiscaleandmultiorientationGaborfilterstoextracttexturefeaturesfromimageblocksofundergroundsewerduct,anduseprincipalcomponentsanalysis(PCA
4、)toreducedimensionofthefeaturevectors.Thesefeaturevectorsarerelatedtothenatureandextendofthedamageinthesewerage.Classificationoftheimageblocksismadebasedontheextractedfeaturevectors.AstheGaborfiltersarenotorthogonal,suitableparametersshouldbechosentominimizeredundancyintheextracte
5、dimagedata.Theresultofkmeansclusteringverifiesthevalidityoftheproposedmethod.Keywords:texturefeature;Gaborfilter;imagerecognition纹理反映物体表面或结构的基本属性,它是图包括自相关函数、纹理边缘、结构元素、灰度的空间像的重要特征.由于其形式上的广泛性和多样性,目共生概率、灰度行程和自回归模型,它将纹理归为光前对于图像纹理还没有一个严格的定义.一般认为滑、粗糙、粒状等属性.结构法研究基元及其空间关纹理是一种或多种图案或多或少有序排
6、列形成的一系.基元一般定义为具有某种属性且彼此相连单元种结构,即图像灰度或色彩在空间上的变化或重复.的集合,属性包括灰度、连通区域的形状、局部一致对纹理特征的分析和应用在现实生活中有广泛的应性等.空间关系包括基元的相邻性、一定角度范围内用价值.的最近距离等.[1]纹理分析方法有统计法和结构法两类.统计法Haralick等人在20世纪70年代提出用共生收稿日期:20070706通信作者:王朔中(1943~),男,教授,博士生导师,博士,研究方向为图像处理、信息安全.Email:shuowang@shu.edu.cn552上海大学学报(自然科学版)第14
7、卷矩阵表示纹理特征,该方法探索灰度级纹理的空间式中,u0和v0是Gabor滤波器频率响应的中心频依赖关系.首先根据像素之间的方向和距离构筑一率,a和b是与Gauss函数标准差有关的参数,R为个共生矩阵,然后从共生矩阵中抽取有意义的统计尺度因子,下标r表示旋转,量作为纹理的表示.该方法的缺点是所提取的纹理(x-x0)r=(x-x0)cosθ+性质缺少视觉相似.20世纪70年代末,Tamura等人(y-y0)sinθ,(3)从视觉的心理学角度提出了一种纹理表示方法[2],(y-y0)r=-(x-x0)sinθ+他们定义的6个基本纹理特征是粒度、对比度、方向(y
8、-y0)cosθ,(4)性、线度、周期性、粗糙度.Tamura方法
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