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1、第35卷第4期测绘科学Vol35No42010年7月ScienceofSurveyingandMappingJul改进Tamura纹理特征的图像检索方法郝玉保,王仁礼,马!军,苏!斌,郑建华(信息工程大学测绘学院,郑州!450052;75719部队,武汉!430074;河海大学水资源环境学院,南京!210098)∀摘!要#针对Tamura方向度纹理特征计算时直方图峰值难以确定的问题,本文提出了采用改造后的旋转不变边缘方向直方图代替方向度纹理特征;针对粗糙度纹理特征不能充分反映图像上纹理基元尺寸的大
2、小分布的问题,提出了采用粗糙度直方图代替粗糙度的特征表达方式。实验表明,改进后的Tamura纹理特征易于获取,包含图像更多的信息,显著地提高了检索性能。∀关键词#Tamura;纹理特征;粗糙度直方图;边缘方向直方图;图像检索∀中图分类号#TP391;TP751!!!!∀文献标识码#A!!!!∀文章编号#10092307(2010)04013604kk1)计算图像中大小为2∃2个像元的活动窗口中像素1!引言的平均强度值:纹理特征是一种不依赖于颜色或亮度的反映图像中同x+2k-1-1!y+2k-1-12k质现象的视
3、觉特征[1]。它是所有物体表面共有的内在特性,Ak(x,y)=%%g(i,j)/2(1)i=x-2k-1j=y-2k-1例如云彩、树木、砖、织物等都有各自的纹理特征。纹理式中,k=0,1,&,5,而g(i,j)是位于(i,j)的像素强特征包含了物体表面结构组织排列的重要信息以及它们与度值。[2]周围环境的联系。正因如此,纹理特征在基于内容的图2)对于每个像素,分别计算它在水平和垂直方向上互像检索中得到了广泛的应用,用户可以通过提交包含有某不重叠的窗口之间的平均强度差:种纹理的图像来查找含有相似纹理的其他图像。Ek,h
4、(x,y)=Ak(x+2k-1,y)-Ak(x-2k-1,y)[2]已有的图像纹理特征描述方式有共生矩阵法、LBPE(x,y)=Ak-1k-1[3][4]k,vk(x,y+2)-Ak(x,y-2)(2)(localbinarypattern)算法、纹理谱法和基于变换域的式中,对于每个像素,使Ek,h(x,y)或Ek,v(x,y)值达到方法等。但这些特征存在一个共同的问题,即物理属性或k视觉特性不明确,这就会使得检索结果与人的视觉感受不最大(无论方向)的k值用来设置最佳尺寸Sbest(x,y)=2。相符,不利于构建友好
5、的检索系统用户界面。3)粗糙度可以通过计算整幅图像中Sbest(x,y)的平均值来得到,即:1978年,根据人类对纹理视觉感知的心理学研究,mnTamura等人提出了纹理特征的表达[5]。Tamura纹理特征的1Fcrs=%%Sbest(i,j)(3)六个分量对应心理学角度上纹理特征的6种属性,分别是m∃ni=1j=1从结果上看,对粗糙度的描述只有一个数值,它反映粗糙度(coarseness)、对比度(contrast)、方向度(directional的是一幅图像平均的粗糙程度。当纹理图像具有一致基元ity)、线性
6、度(linearity)、规整度(regularity)和粗略度尺寸时,这种描述是最优的,而对于具有不同尺寸基元分(roughness)。一般情况下,前三种属性就可以较好地捕捉布的纹理图像,这种描述将损失大量图像信息,不利于图纹理的高级视觉特征,常用于基于内容的图像检索。但这三种属性无法实现对于精细纹理的有效辨别。鉴于此,本像检索。一种行之有效的改进方法是采用直方图描述Sbest文提出了改进的Tamura纹理特征提取算法,用粗糙度直方的分布,表达具有多种粗糙程度的纹理图像,我们称这种图取代单个粗糙度来表示图像中的尺度
7、信息,用经过旋转直方图为粗糙度直方图。图1为Brodatz标准纹理库中的两不变性改造的边缘方向直方图描述图像中的方向分布信息。幅纹理图像及其粗糙度直方图。图2为SPOT卫星图像库中两类地物的纹理图像及其粗糙度直方图。2!改进的Tamura特征从图1中的c21!粗糙度特征的改进图和d图可以看从狭义的观点看,纹理特征就是粗糙度。当两种纹理出,泡沫纹理基模式只有纹理基元尺寸不同时,具有较大基元尺寸的模式元尺寸分布律在给人的感觉更粗糙。对于具有不同结构的纹理模式来说,最佳尺寸为16时取得最大值,而基元尺寸越大或者基元重复次
8、数越少,则给人的感觉越粗[6]酒椰纤维纹理基糙。粗糙度是纹理最本质的特征,Rosenfeld等人给出了一种粗糙度在数学上的描述,具体计算步骤如下:元尺寸分布律在最佳尺寸为4时取得最大值。这说作者简介:郝玉保(1982),男,安徽明泡沫纹理比酒滁州人,硕士研究生,主要从事遥感图椰纤维纹理具有像处理、模式识别、遥感图像信息系统更大的纹理基元。图1
