机器视觉chapter08.ppt

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1、第八章纹理Atypicaltexturedimage.Formaterialssuchasbrush,grass,foliageandwater,ourperceptionofwhatthematerialisisquiteintimatelyrelatedtothetexture.BrickBrickStone8.1概述(1)纹理定义:纹理是指图像强度局部变化的重复模式。Texturetellsusinformationaboutspatialarrangementofthecolorsorintensitiesinanimage.描

2、述性定义:Firstly,viewsoflargenumbersofsmallobjectsareoftenbestthoughtofastextures.Secondly,manysurfacesaremarkedwithorderlypatternsthatlooklikelargenumbersofsmallobjects.纹理元(texel)由地板砖构成的地板纹理示意图(a)远距离观察时的纹理图像;(b)近距离观察时的纹理图像Textureisaphenomenonthatiswidespread,easytorecognize

3、andhardtodefine.(2)纹理尺度Typically,whetheraneffectisreferredtoastextureornotdependsonthescaleatwhichitisviewed.Aleafthatoccupiesmostofanimageisanobject,butthefoliageofatreeisatexture.(3)纹理问题对机器视觉来说,纹理是为了分割和识别场景或物体表面类型而产生的一种视觉标记.纹理分析包含有三个主要问题:纹理分类从给定的一组纹理集中识别给定的纹理区域。纹理分割自动确

4、定图像中各种纹理区域之间的边界。从纹理恢复形状透视投影产生的纹理模式来确定物体的三维形状。Texturesynthesisseekstoconstructlargeregionsoftexturefromsmallexamplemages.Wedothisbyusingtheexampleimagestobuildprobabilitymodelsofthetexture,andthendrawingontheprobabilitymodeltoobtaintexturedimages.(4)纹理分析算法分为两大类:统计分析纹理基元小/

5、微纹理Statisticalanalysis:Textureisaquantitativemeasureofthearrangementofintensitiesinaregion.结构分析大纹理基元Structuralanalysis:Textureisasetofprimitivetexelsinsomeregularorrepeatedrelationship.一幅具有三个灰度级的图像(1)灰度级同现矩阵(gray-levelco-occurrencematrix)P[i,j]一个二维相关矩阵:规定一个位移矢量d=(dx,dy)计

6、算被d分开且具有灰度级i和j的所有像素对数举例灰度级同现矩阵,距离向量为d(1,1)8.2纹理分析统计方法012i(a)棋格图像(b)距离为d=(1,1)的灰度级同现矩阵(c)距离为d=(1,0)的灰度级同现矩阵(a)(b)(c)规范化同现矩阵N[i,j]用于测量灰度级分布随机性的一种特征参数叫做熵,定义为:注意:当矩阵的所有项皆为零时熵值最高.这样的矩阵对应的图像不存在任何规定位移向量的优先灰度级.用灰度级同现矩阵定义能量特征、对比度特征和均匀度特征:(2)自相关法一幅图像的自相关(Auto-correlation)函数定义为:测量不

7、同粗细纹理示意图(3)用于纹理测量的Law能量法使用局部模板来检测各类纹理,比如8.3纹理的结构分析纹理基元大.纹理的结构分析法分为三步:图像增强;基元提取;计算纹理基元的特征参数及构成纹理的结构参数.纹理基元特征参数及纹理基元参数包括基元的尺寸、偏心、矩量、位置和姿态等。由等间距排列的圆点形成的纹理图(a)原始纹理图(b)图像受到噪音的污染导致的随机线条(1)纹理基元的提取二值化方法(2)ExtractingImageStructurewithFilterBanksThereisastrongresponsewhentheimagep

8、atterninaneighbourhoodlookssimilartothefilterkernel,andaweakresponsewhenitdoesn’t.Asetofeightfiltersuse

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