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1、第26卷增刊南京理工大学学报Vol.26Supp2002年12月JournalofNanjingUniversityofScienceandTechnologyDec.2002Ξ图像纹理分析与纹理测度ΞΞ王震王执铨(南京理工大学自动化系,南京210094)摘要为了从更深层次上进行系统的纹理分析,首先概括了纹理分析中的困难并从寻找纹理的本质入手,回答了纹理图像与普通数字图像间的差异、成像尺度与图像纹理间的关系、窗函数的选取等问题并给出了计算一幅具体图像纹理性大小的算法。从采样频率和成像尺度的角度来看待图像纹理在该领域内尚属首次。仿真实验对Brodatz像册中全体纹理
2、图求取了纹理性因子的大小并进行了排序,试验表明该求取纹理性因子的算法与视觉感受趋于一致。对图像纹理理论探讨的欠缺是纹理分析的瓶颈,该文是在一这方面努力尝试的结果。关键词图像纹理,纹理分析,纹理测度分类号TP391图像纹理是图像的一种基本特性。从20世纪70年代起,人们就对此问题进行了大量的研究,主要集中在图像纹理的分析、理解与描述和计算机自然纹理生成2大方面,并已取[1][2][3][4]得了丰硕的成果,在景物识别、目标定位、遥感图像分析、纹理分类、图像复原与估[5][6,7]测、基于内容的图像数据库检索和计算机景物仿真等众多方面产生了深远的影响。但人们对纹理图像
3、的处理至今也没有一套普遍适用的分析方法,系统的理论支撑严重不足,从而其发展始终被制约在算法层,步履艰难。如何通过对图像纹理的进一步认识,讨论在一般性原则下纹理分析策略方案、计算代价和需注意的问题,建立起一套针对图像纹理的分析方法,以推动图像纹理分析领域的发展,是一个迫在眉睫的问题。1图像纹理及与普通数字图像的差异总结前人对图像纹理的描述,大体可概括为图像纹理是:(1)图像局部不规则而全局又呈现某种规律的物理现象;(2)由许多相互接近、互相编织的元素以一定的形式排列构成,并常伴有某种周期性;(3)图像的灰度统计信息、空间分布信息和结构信息的综合反映;(4)一种区域特
4、性,在适当的区域内测量才有意义。图像纹理具有粗细度(coarseness)、对比度(contrast)、方向性(directionality)、线性性Ξ收稿日期:2002-09-10ΞΞ王震男22岁博士生©总第126期王震王执铨图像纹理分析与纹理测度73(line-likeness)、规则性(regularity)、粗糙度(roughness)、凸凹性(indention)等特性。但这些都是对图像纹理的概括性描述,并没有把纹理的本质体现出来。在算法设计的时候需要的是图像纹理的本质和其受哪些因素的影响,如何对其进行描述使算法对同类纹理具有一定的鲁棒性而对不同类纹理具
5、有相当的敏感性。图像若能表现出纹理,总是某一个像元块———基元,以某种周期的形式进行重复,而只有当这种重复比较规则、比较频繁的时候,才会认为它具有较好的纹理特性。数字成像系统的点阵大小和人眼在一定距离下的视野恒定,当需要基元进行多次重复时,它所占的像素点的个数必将减少,对同一目标采样的频率在减小。也就是说,人类视觉系统与数字成像系统中是以有大小的点取代了传统数学中点没有大小的概念,导致成像过程中是一个点代表了真实景物中一个区域的现状。一般数字图像处理与纹理图像处理间的差异,对分析对象而言,是用一个像素点代表了相对多大的目标面积。如果将纹理图像理解为是纹理基元在图像
6、平面上的排列,图像纹理的分析对象将是基元,而基元必须不断重复排列才能够构成纹理,那么纹理图像的每个对象在成像过程中所占用的像素点个数一般总远小于普通数字图像中的对象所占用的像素点个数。这是纹理图像与普通数字图像间差异的本质来源。一幅图片所拍摄的景物,如果是一个苹果,该图没有什么纹理;如果是一篮子苹果,有一些纹理;如果是一大堆苹果,该图具有比较强的纹理特性。同时也可以解释为什么大地上很普通并不具有纹理性的对象(如一座楼、一棵树等)在遥感图像中却往往是以纹理的形式出现。从采样定理可知,当采样频率大于被采样目标最大变化频率fmax的2倍的时候,被采样目标总能够通过采样点
7、列的某种运算(插值等)精确表达。但真实景物是连续变化的,从极限的观点,对景物中一个任意有限小的区域,无论用多么大的一个有限栅格进行数字化描述,总是无法将其完全精确表示出来,即真实景物的fmax是无限大。在实际中,人们总是先确定出所感兴趣目标的f有多大,然后以f为基准进行采样。数字图像成像中由objmaxobjmax目标和拍摄体间的距离及成像器材的性能等因素唯一决定了该幅数字图像所能够采集到的目标变化最大频率fsamplmax,假定真实目标频率ftrue的范围是[0,+∞),则采集所得的数字图像将由[0,f]和(f,+∞)2部分的叠加组成。纹理图像与普通图数字图像的
8、sampl
