基于频谱滤波的多纹理提取算法

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1、第35卷第8期光电工程Vol.35,No.82008年8月Opto-ElectronicEngineeringAug,2008文章编号：1003-501X(2008)08-0051-05基于频谱滤波的多纹理提取算法黄战华，刘正，罗文斌，蔡怀宇，张尹馨，杨基春(天津大学精密仪器与光电子工程学院；光电信息技术科学教育部重点实验室，天津300072)摘要：研究了一种在有多种纹理叠加的复杂图像中进行单一纹理提取的算法。首先采用极坐标方法分析纹理频谱的环型和楔型特征并求出纹理分布的周期和方向特征；然后根据这些特征在频域中构建环型和楔型Gauss带通滤波器对纹理频谱进行滤波；再将滤波后的频谱图像转换

2、到时域中就得到了只保留相应纹理成分的图像；最后经过纹理区域矫正处理后就可以提取出真实的纹理。实验结果表明，该方法可以准确提取出图像中叠加的多种纹理，并能完整保留每种纹理的基本特征，在纹理分布不均匀的区域也能提取出纹理的骨架。关键词：多纹理提取；极坐标方法；频谱滤波；Gauss带通滤波器中图分类号：TP391文献标识码：AMulti-textureExtractionMethodBasedonFrequencySpectrumFilteringHUANGZhan-hua，LIUZheng，LUOWen-bin，CAIHuai-yu，ZHANGYin-xin，YANGJi-chun(KeyL

3、aboratoryofOpto-electronicsInformationTechnologyScience,EMC;CollegeofPrecisionInstrumentandOpto-electronicsEngineering,TianjinUniversity,Tianjin300072,China)Abstract:Anewalgorithmwasproposedforextractingtextureincomplexmulti-textureimages.Firstly,polarcoordinatesmethodwasusedtoanalyzewedgeandring

4、charactersoftexturefrequencyspectrum,andtheperiodanddirectionalparametersoftexturedistributionwerecomputed.Secondly,basedonthesecharacters,ringandwedgeGausspass-bandfilterbankswereconstructedtofilterthefrequencyspectrumofmulti-textureimage.Thirdly,componentsofcorrespondingtexturewereacquiredbytra

5、nsformingthefilteredfrequencyspectrumimagetotimedomainimage.Lastly,throughtherectificationoftextureareaandcorrespondingpost-processing,thetruetexturewasextracted.Theexperimentalresultsshowthateachtextureisextractedtrulyandtheelementalcharacterispreservedexactly,andevenintheareawheredistributionof

6、textureisnon-uniform,theskeletonoftextureisstillextractedtruly.Keywords:multi-textureextraction;polarcoordinatesmethod;frequencyspectrumfiltering;Gausspass-bandfilter1引言纹理(Texture)是计算机视觉研究的重要领域。纹理的定义有多种，一般是指许多相互接近，互相编织[1-2]的元素单元构成，并富有周期特征。由于纹理的周期性特征明显，所以纹理分析的许多研究集中在频域[3]中。目前常用的纹理分析方法有统计法、结构法、模型法和

7、信号处理方法等。其中信号处理方法目前应[4-5]用最普遍，也最有效，它包括空域和频域滤波器及滤波器组、小波变换，小波包及小波帧方法等。在纹理分析过程中应该根据图像中纹理单元的模式或尺度选择相应的分析方法。本文研究的是一类多纹理轮廓的提取问题。在工业生产中，某些产品质量检测可以通过对产品图像中的纹理进行分析来实现。对于结构复杂的产品图像，纹理内容比较丰富，往往是多层纹理叠加在一起，如能有效地对每层纹理的轮廓进行提取将大大方便产品的质量