图像的纹理分析技术.doc

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1、图像的纹理分析技术长春理工大学侯斯文摘要：在图像分析中，纹理是很重要的概念。我们可以将纹理看做是有许多相互接近、相互编制的元索构成，并冃富冇周期性。纹理是山图像灰度在空间位置上交替变化形成的，反映了图像灰度级的空间分布情况，是图像分析的朿要指标2—。除此之外，像Laws纹理能最法，就是典型的一种一阶方法，计算起來比灰度共生矩阵这种二阶方法简单，在纹理分析领域也有着朿要的影响。同时，纹理分析也面临着理论高于实际等问题,需要引起更多关注。关键词：纹理分析灰度共生矩阵Laws纹理测戢法能戢转换今天，我要为大家介绍的是

2、纹理分析技术。谈到纹理分析技术，首先我们要明白纹理的概念。纹理是指图像处理，图像真实感造型领域很重要的概念。在应用方面的研究己经非常广泛和深入，基于样图的纹理合成技术是近年來发展起來的新的纹理合成技术。这是一•个很广泛的定义，因为纹理具有广泛性和多样性，所以到目前没有一个十分明确的，统一的定义。纹理大致可分为三类：结构性纹理，随机性纹理，既有结构性纹理又有随机性纹理。(b)烦林性枚理

3、纹理分析是从遥感图像分析技术中发展起來的。纹理分析是指通过一定的预处理技术抽取图像纹理特征，并对纹理进行定量或定性的描述，它一克是数字图像处理与计算机视觉领域研究的热点和难点。图像纹理分析方法主要包括统计分析法，结构分析法。其次，还有频谱分析法，模型分析法。统计分析法主要是从图像有关属性的统计出发，基于图像像素的灰度值得分布与相互关系，找出反映这些关系的特征。基本原理是选择不同的统计量对纹理图像的统计特征进行提取。结构分析法是分析图像纹理的结构，从中获取结构特征。首先将纹理看成许多纹理基元按照一定位置的规则组成

4、，然后分两步处理。空间灰度分布现代科学技术止在高速发展，血英中…个重要的方向就是机器视觉=Ifijn纹理图像分析作为机器视觉系统的重耍基础技术，在图像H标识别、跟踪和图像内容理解方面起到越来越重耍的作用。并且纹理是图像本身的固有属性，是山图像灰度在空间位置上交替变化形成的，反映了图像灰度级的空间分和情况,是图像分析中的一个重要指标。据我们所知，纹理是山灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两象索之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性°而灰度共生矩阵分析法就是统计分析中的

5、一种重要方法，它通过研究图像中两个像索灰度级联合分布的统计形式，精确反映图像纹理的粗糙程度、重复方向和空间复杂度。利用灰度共生矩阵可以计算图像纹理的一致性和反差性，根据所得的参数，并结合图像边缘检测算法来检测图像边缘是一种行之有效的方法。为了能更直观的以共生矩阵描述纹理状况，从共生矩阵导出一些反映矩阵状况的参数，典型的有能量，对比度，相关，嫡，逆差距。作为纹理分析的特征量，往往不是直接应用计算的灰度共生矩阵，而是在灰度共生矩阵的基础上再提取纹理特征量，称为二次统计量。一幅图像的灰度级数一般256,这样计算的灰度

6、共生矩阵太大。为了解决这一问题，在求灰度共生矩阵之前，常压16级。例：设f(x,y)为一幅二维数字图象，其大小为MxN,灰度级别为Ng,则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为：P(i,j)=#{(xl,yl),(x2,y2)eMxNIf(xl,yl)=i,f(x2,y2)=j}其中#(x)表示集合x中的元素个数，显然P为NgxNg的矩阵，若(xl,yl)与(x2,y2)间距离为d,两者与坐标横轴的夹角为0,则可以得到各种间距及角度的灰度共生矩阵P(i,j,d,8)。三、Laws纹理能量测量法Laws纹理能量法根据一

7、对像索或其邻域的灰度纽•合分布作纹理测量的方法，讯称为二阶统计分析方法。如果依靠单个像素及其邻域的灰度分布或某种属性去作纹理测量，其方法就称为一•阶统计分析方法。显然一阶方法比二阶方法简单。用一些一阶分析方法作纹理分类，其止确率优于使用二阶方法。Laws的纹理能量测量法是典型的一阶分析方法，也是有名的通过算子计算纹理特征的方法。Laws纹理测最的基本思想是设直两个窗口：一个是微窗口，可为3x3、5x5或7x7,常取5x5用來测量以像元为中心的小区域的灰度的不规则性，以形成属性，称为微窗口滤波；另一个为宏窗口，为

8、15x15或32x32,用来在更大的窗口上求属性的一阶统计量（常为均值和标准偏差），也称之为能量变换。可见这种纹理分析方法简单、有效。但所提供的模板较少，尚未更多地给出其变化性质，因此，应用受到一定的限制。四、纹理分析面临的不足与挑战我个人认为，纹理分析研究面临看三个重要的挑战：I）尽管纹理分析方法种类繁多，但至今还没有一•个特别有效的方法，可以止纹理分析达到十分满意的程度。广大的学者