图像特征选择纹理分析

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1、§1引言§2统计法§3自相关函数方法§4傅立叶频谱分析法§5灰度共生矩阵法§6灰度梯度共生矩阵法§7纹理的句法结构分析法§1引言一、纹理特征纹理(Tuxture)一词最初指纤维物的外观。字典中对纹理的定义是“由紧密的交织在一起的单元组成的某种结构”。习惯上，把图像中这种局部不规则的，而宏观有规律的特性称之为纹理。因此，纹理是由一个具有一定的不变性的视觉基元，通称纹理基元，在给定区域内的不同位置上，以不同的形变及不同的方向重复地出现的一种图纹。人工纹理是某种符号的有序排列，这些符号可以是线条、点

2、、字母等，是有规则的。自然纹理是具有重复排列现象的自然景象，如砖墙、森林、草地等图案，往往是无规则的。砖墙、布、云、动物皮毛、乱草、树叶常见纹理图案：(a)(b)图：人工纹理与自然纹理(a)人工纹理；（b）自然纹理二、纹理分析方法1、统计分析方法凭人们的直观印象，即从图像有关属性的统计分析出发，统计纹理特征。2、结构分析方法从图像结构的观点出发，认为纹理是结构。纹理分析应该采用句法结构方法，力求找出纹理基元，再从结构组成探索纹理的规律或直接去探求纹理构成的结构规律。三、纹理描述和度量方法1、统计

3、法2、结构法3、频谱法统计法利用灰度直方图的矩来描述纹理，可分为灰度差分统计法和行程长度统计法。1.灰度差分统计法设(x,y)为图像中的一点，该点与和它只有微小距离的点(x+Δx,y+Δy)的灰度差值为gΔ称为灰度差分。设灰度差分的所有可能取值共有m级，令点(x,y)在整个画面上移动，累计出gΔ(x,y)取各个数值的次数，由此便可以作出gΔ(x,y)的直方图。由直方图可以知道gΔ(x,y)取值的概率pΔ(i)。当采用较小i值的概率pΔ(i)较大时，说明纹理较粗糙；概率较平坦时，说明纹理较细。

4、该方法采用以下参数描述纹理图像的特征：（2）角度方向二阶矩:（3）熵:（4）平均值:（1）对比度：§2统计法在上述公式中，pΔ(i)较平坦时，ASM较小，ENT较大；若pΔ(i)分布在原点附近，则MEAN值较小。2.行程长度统计法设点(x,y)的灰度值为g，与其相邻点的灰度值也可能为g，统计出从任一点出发沿θ方向上连续n个点都具有灰度值g这种情况发生的概率，记为p(g,n)。在同一方向上具有相同灰度值的像素个数称为行程长度。由p(g,n)可以定义出能够较好描述纹理特征的如下参数：（1）长行程

5、加重法：当行程长时，LRE大。（2）灰度值分布：（3）行程长度分布：（4）行程比：式中，N2为像素总数。当灰度行程等分布时，GLD最小；若某些灰度出现多，即灰度较均匀，则GLD大。当灰度各行程均匀，则RLD小，反之像素灰度行程长短不均匀，则RLD大。纹理常用它的粗糙性来描述。例如，在相同的观看条件下，毛料织物要比丝织品粗糙。粗糙性的大小与局部结构的空间重复周期有关，周期大的纹理粗。这种感觉上的粗糙与否不足以定量纹理的测度，但可说明纹理测度变化倾向。即小数值的纹理测度表示细纹理，大数值纹理测度表示

6、粗纹理。用空间自相关函数作纹理测度的方法如下：§3自相关函数方法设图像为f(m,n)，自相关函数可由下式定义：上式是对（2w+1）×(2w+1)窗口内的每一个像素点（j,k）与偏离值为ε,η=0,±1,±2,…,±T的像素之间的相关值进行计算。一般纹理区对给定偏离（ε,η）时的相关性要比细纹理区高，因而纹理粗糙性与自相关函数的扩展成正比。自相关函数扩展的一种测度是二阶矩，即付立叶功率谱纹理分析法的基本思想：付立叶变换：功率谱：§4傅立叶频谱分析法功率谱的径向分布与图像f(x,y)空间域中的纹理的

7、粗细程度有关。对于稠密的细纹理，功率谱沿径向的分布比较分散；对于稀疏的粗纹理，功率谱往往比较集中于原点附近；对于有方向性的纹理，功率谱的分布将偏置于与纹理垂直的方向上。纹理图像傅立叶功率谱频谱法借助于傅立叶频谱的频率特性来描述周期的或近乎周期的二维图像模式的方向性。常用的三个性质是：(1)傅立叶频谱中突起的峰值对应纹理模式的主方向;(2)这些峰在频域平面的位置对应模式的基本周期;(3)如果利用滤波把周期性成分除去，剩下的非周期性部分可用统计方法描述。实际检测中，为简便起见可把频谱转化到极坐标系中,

8、此时频谱可用函数S(r,θ)表示，如上图所示。对每个确定的方向θ，S(r,θ)是一个一维函数Sθ(r)；对每个确定的频率r，S(r,θ)是一个一维函数Sr(θ)。对给定的θ，分析Sθ(r)得到的频谱沿原点射出方向的行为特性；对给定的r，分析Sr(θ)得到的频谱在以原点为中心的圆上的行为特性。如果把这些函数对下标求和可得到更为全局性的描述，即式中，R是以原点为中心的圆的半径。S(r)和S(θ)构成整个图像或图像区域纹理频谱能量的描述。图9-13(a)、(b)给出了两个纹理区域和频谱示