基于纹理分析图像形貌特征提取

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1、第18卷第3期济南大学学报(自然科学版)Vol.18No.32004年9月JOURNALOFJINANUNIVERSITY(Sci.&Tech1)Sep.2004文章编号:1671-3559(2004)03-0217-05基于纹理分析的图像形貌特征提取1122李素日方,李金屏,吴波,王英姿(1.济南大学信息科学与工程学院,山东济南250022;2.济南大学材料科学与工程学院,山东济南250022)摘要:讨论了纹理分析的统计法、结构法、模型法以及空间大量文献出现在各类期刊上,对其进行归纳和总结/频率域联合分析法等四种主要方法的优缺点及各自的

2、适用变得十分重要。鉴于近年来处理该类图像的方法主性,对近年来这些方法在图像形貌特征提取方面的应用进行要集中于纹理分析方法,故本文中对处理该类图像了归类和初步的总结,重点介绍了一些新的发展,探讨了存的纹理分析方法进行综述,希望能够为从事该类图在的问题和发展方向。像研究的同行提供借鉴,也能为从事纹理分析算法关键词:特征提取;纹理分析;图像形貌特征提取开发的学者提供参考。中图分类号:TP391文献标识码:A1纹理分析各种方法的优缺点图像处理技术是计算机科学中一个重要的研究纹理是自然图像中一个普遍存在的基本特征,领域,在医学、遥感、环保、材料等方

3、面有着广泛应纹理分析就是研究不同纹理的特点,寻找刻画纹理用。实际应用中,常常需要对一类具有形貌特征的的本质特征。纹理感知在人类视觉活动中起着重要图像进行处理,例如遥感图像、卫星云图、医学图像作用,虽然视觉系统能够很方便地进行纹理识别,但以及材料表面的电镜扫描图像等,其共同特点是:具是却很难对纹理给出一个精确定义。一般认为,图有一定的形貌特征,人眼可轻易识别和分析,但计算像纹理具有粗细度、对比度、方向性、线性性、规则机却难以对其进行表征和描述。性、粗糙度、凸凹性等特性,但这些都是对图像纹理纹理分析是图像处理中最重要的方法之一。纹概括性的描述

4、,并没有把纹理的本质体现出来。根理不仅反映图像的灰度统计信息,而且反映图像的据纹理的基本特征,目前已出现了许多纹理分析方空间分布信息和结构信息。虽然至今尚无一个关于[1]法。M.Haralick曾作了较为全面的总结,基本上纹理的确切定义和描述,但图像或物体的纹理和纹可归纳为统计法、结构法、模型法和空间/频率域联理特征是客观存在的,是人们认识事物的重要线索。合分析法等4类,它们有着各自不同的特点。具有形貌特征的图像也可被认为是一类具有纹理的(1)统计法。基于统计的方法是纹理分析中最图像,其纹理在整体上呈现出某种规律性,局部上却基本的一类方法

5、,考虑的是纹理中灰度级的空间分具有极强的随意性,大都不再是纹理基元的重复组布,典型的有灰度共生矩阵法、Laws纹理能量法等。合。许多学者用图像的各种纹理特征来描述其形貌这类方法的优点是原理简单易懂,容易实现,但在多特征,进行分析和理解,在各个领域取得了一定的成纹理分类中,难以取得理想的结果。因为灰度的起果。伏变化除与纹理结构的变化有关外,还与照明条件随着计算机技术的发展,用计算机进行图像处等多种因素有关,这影响了统计结果的有效性。理也日益广泛和重要,而具有形貌特征的图像在实(2)结构法。基于结构的方法也称几何法,出发际应用中有着重要的价值

6、,如何有效的对其进行处点是纹理由纹理基元组成的定义,研究重点在于纹理和分析成了渐渐兴起的一个热门课题,每年都有理基元之间的相互关系和排列规则,主要适用于非常规则的纹理,对于分析自然纹理图像则很难取得收稿日期:2004-03-18满意的效果。由于具有形貌特征的图像大都不符合基金项目:山东省优秀中青年科学家科研奖励基金资助项目(01BS01)前述定义,故不适合用结构法进行分析。作者简介:李素日方(1980-),女,河南信阳人,济南大学信息科(3)模型法。基于模型的方法假设纹理按某种学与工程学院硕士生。218济南大学学报(自然科学版)第18卷模

7、型分布,模型可以表示纹理元之间的关系,模型参的研究和创新也主要集中于特征提取部分,其中纹数则表达了纹理元的特性,因此通过估计模型的参理分析是研究得最多也讨论得最深入的一类方法。数可以把握纹理的重要性状,进行纹理分析。模型由于纹理分析各种方法都存在一些问题,故近年来法主要有随机场方法和分形法,常见的随机场模型呈现了相互渗透的趋势。由于单独使用结构法进行有高斯-马尔科夫、Gibbs模型等,随机场方法的缺分析的论文很少,因此本文中将纹理分析在形貌特点是参数难以估计,计算量大,且自然纹理很难用单征提取中的应用分为4类:统计法、模型法、信号处一的模

8、型表达。分形维数给出了粗糙度的一种度理法和结合法。量,许多自然图像的粗糙度具有一些统计性质,在不(1)统计法。同的尺度上具有自相似性,分形对于这些性质的建常见的统计法思想是考虑图像的局部灰度分

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