基于特征点约束的人脸纹理映射

图像颜色特征提取基本知识

一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法

图像特征提取总结

图像常见特征提取方法简介常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一、颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图二纹理特征（一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实

计算机图形学课程设计--圆柱面图像纹理映射算法

《计算机图形学》课程学习报告项目题目：圆柱面图像纹理映射算法

目录一、项目描述............................................................................... .. (1) 1.1圆柱面的建立和二维图像纹理的绑定 (1) 1.2坐标系的建立............................................................................... (1) 二、项目需求............................................................................... .. (1) 2.1 几何构造的原理............................................................................... . (1) 2.2、动画的设计 (2) 2.3 纹理的设计 (2) 2.3.1 纹理映射的原理 (2) 2.3.2 纹理定义 (2) 三、项目设计...............................................................................

(3) 3.1、窗口设计以及各项功能的实现 (3) 3.1.1 窗口设计函数 (3) 3.1.2 点表函数 (4) 3.1.3 面表函数 (4) 3.1.4 绘制圆柱函数 (6) 3.1.5 透视变换函数 (8) 3.1.6 读入纹理函数 (8) 3.1.7 背景函数 (9) 3.1.8 时间函数............................................................................... . (9) 3.1.9 动画控制函数............................................................................... .. (10) 四、项目效果............................................................................... (10) 4.1构造图形分析以及坐标系变换的效果.....................................错误!未定义书签。五、项目总

实验六凹凸纹理映射技术样本

实验六: 凹凸纹理映射技术一、实验目的掌握凹凸纹理映射的原理, 熟悉Ogre中纹理映射的使用方法。二、实验仪器 pc、 vs 三、实验原理及过程 1、网上检索凹凸纹理映射相关技术凹凸纹理映射是一种纹理混合方法, 它能够创立三维物体复杂的纹理外观表面。普通的纹理映射只能模拟比较平滑的三维物体表面, 难以显示表面高低起伏、凹凸不平的效果。凹凸纹理映射能够经过一张表示物体表面凹凸程度的高度图( 称为凹凸纹理) , 对另一张表示物体表面环境映射的纹理图的纹理坐标进行相应的干扰, 经过干扰的纹理坐标将应用于环境映射,从而产生凹凸不平的显示效果。凹凸纹理映射一般由三张纹理映射图组成, 第一张纹理图表示物体表面原始纹理颜色, 第二张凹凸纹理图表示物体表面凹凸的高度起伏值, 用来对下一张环境纹理图坐标进行干扰, 第三张纹理图表示周围镜面反射或漫反射光照的环境光照映射图。让我们来看看一个粗糙的表面。从远处看, 你判断这个物体是粗糙的的唯一证据是在它表面上下的亮度有改变。你的大脑能够获得这些亮暗不一的图案信息, 然后判断出它们是表面中有凹凸的部位。左边的一幅图就说明了这一点。你能够发现它是一个浮雕式的表面。一些矩型和字母被印入表面, 可是它们摸上去就像是一个隐藏的监控器的玻璃。如果这个图像是在适当的位置上, 那么它除了改变亮度, 不需要再做任何其它的工作。那么你可能会问: 我是怎么知道哪些点要亮, 哪些点要暗呢? 这不难。绝大多数人生活在这样一种环境下——这个环境的大多数光源来自上方( 译者注: 比如白天主要的光来自太阳, 夜晚主要的光来自天花板上的日光灯) 。因此向上倾的

地方就会更亮, 而向下倾的地方就会更暗。因此这种现象使你的眼睛看到一个物体上亮暗区域时, 能够判断出它的凹凸情况。相对亮的块被判断是面向上的, 相对暗的块被判断是面向下的。因此我只需要给物体上的线条简单得上色。如果你想要更多的证据, 这里还有一幅几乎相同的图, 不同于前的是它旋转了180度。因此它是前一幅图倒转的图像。那些先前看起来是凹进去的区域, 现在看起来是凸出来的了。凹凸映射(凹凸纹理)Bump Mapping 这个时候你的大脑并没有被完全欺骗, 你脑中存留的视觉印象使你依然有能力判断出这是前一幅图, 只是它的光源变了, 是从小往上照的你的大脑可能强迫性地判断出它是第一幅图。事实上, 你只要始终盯着它, 而且努力地想像着光是从右下方向照射的, 你就会理解它是凹的( 译者注: 因为日常生活的习惯, 你会很容易把这些图形判断成凸出的图形, 可是因为有了上一幅对照图的印象, 你可能才会特别注意到这些图块其实还是凹入的, 只是判断方法不符合我们日常生活习惯, 因为这时大多数光不是从上方照射, 而是从下往上照射) 。凹凸纹理映射技术能够用来模拟粗糙物体表面凹凸不平的细节, 如: 橘子、草莓、树皮等。凹凸纹理映射最早只能用于离线绘制系统, 随着图形硬件的发展, 她已经成为游戏引擎中不可缺少的部分。最早的凹凸纹理映射使用一个高度图和曲面参数( 一般是纹理坐标) 的偏导数计算扰动后的法向。这个偏导数表明了物体表面改变的尺度。理论上, 凹凸映射中涉及的法向操作实在像素层次上的。凹凸纹理映射的步骤如下: ( 1) 计算每个顶点处的T、 B、 N, 并计算切平面坐标的矩阵。 ( 2) 根据该矩阵将光源变换到切平面空间, 变换后光源的x、 y即顶点的相邻点。

图像纹理检测与特征提取技术研究综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/b67384241.html, 图像纹理检测与特征提取技术研究综述作者：李秀怡来源：《中国管理信息化》2017年第23期 [摘要] 图像纹理作为图像数据的重要信息，是符合人类视觉特征的重要信息之一。纹理检测与特征提取是纹理分类与分割的基础前提，可以应用到医疗、工业、农业、天文等多个领域，也是近几十年来一个经久不衰的热点研究。随着图像处理领域各种技术的发展，纹理特征分析提取方法也得到不断创新。文章在对相关文献进行调研的基础上，叙述了纹理特征提取方法的发展历程及研究现状，并重点对近十年纹理特征提取方法进行了论述，最后指出了该领域的发展趋势及问题。 [关键词] 图像纹理；特征提取；小波；支持向量机 doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 088 [中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）23- 0175- 04 1 引言随着大数据时代的到来，相对于一般数据，图像信息作为一种更直观更形象的数据表现形式，其应用已经深入到医学、工业、航空、农业等各行业领域中。而纹理作为图像的重要特征之一，可以充分反映图像的整体特征，因此也成为了诸多图像后处理技术所必备的研究条件。但是，纹理的复杂多样性使得研究者们对其分析和准确识别是非常困难。而解决这个困难的方法之一是对图像提取纹理，然后对提取的纹理进行分析研究。这也是模式识别、图像检索、和计算机视觉等研究的基础。在纹理研究的每个阶段内，随着国内外学者研究对图像纹理提取模型及算法的不断创新，以及纹理提取的广泛的应用价值，促使着大家对这一领域进行更深入的研究。 2 纹理的基本定义及特性目前，人们对纹理的精确定义还没有完全统一，当前几个类别的定义基本上按不同的应用类型形成相对的定义。一般认为，纹理是图像色彩或者灰度在空间上的重复或变化形成纹理。通常，人们将组成纹理的基本单元称为纹理基元或纹元（texture element）。尽管关于纹理的定义尚未统一，但人们对纹理信息所具有的如下特性达成共识：（1）纹理基元是纹理存在的基本元素，并一定是按照某种规律排列组合形成纹理；（2）纹理信息具有局部显著性，通常可以表现为纹理基元序列在一定的局部空间重复出现；（3）纹理有周期性、方向性、密度、强度和粗糙程度等基本特征，而与人类视觉特征相一致的周期

计算机图形学大作业报告记录(灯光纹理映射)

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大作业报告实验课程名称：计算机图形学学生姓名：班级：学院（系）：学生学号：指导教师：成绩：

一、目的这次大作业是作为这学期的最后的一个考核，所以必须要用到所有的本学期学过的知识，比如怎样画出三维图形，怎样在图像上在图像上添加纹理光照，怎样使用鼠标和键盘进行人机交互等。二、主要功能模块设计 1 矩阵运算模块的设计：功能描述：程序启动后，这部分功能模块会为整个应用程序提供算法支持，具体是矩阵直接的相互运算，在2D向3D转化过程中会起到很重要的作用。代码设计： float vv(float * v1, float * v2){ return v1[0] * v2[0] + v1[1] * v2[1] + v1[2] * v2[2]; } void vxv(float * n, float * v1, float * v2){ n[0] = v1[1] * v2[2] - v1[2] * v2[1]; n[1] = v1[2] * v2[0] - v1[0] * v2[2]; n[2] = v1[0] * v2[1] - v1[1] * v2[0]; } void loadIdentity(Matrix m){ Matrix identity = {{1.0,0.0,0.0,0.0}, {0.0,1.0,0.0,0.0}, {0.0,0.0,1.0,0.0}, {0.0,0.0,0.0,1.0}}; for(int i = 0;i < 4; i++) for(int j = 0;j < 4; j++) m[i][j] = identity[i][j]; } void preMultiply(Matrix p, Matrix m){

简单二维纹理映射

#include #include #define imageWidth 64 #define imageHeight 64 GLubyte image[imageWidth][imageHeight][3]; /*绘制一个简单的二维纹理图*/ void makeImage(void) { int i,j,r,g,b; /*根据点的位置设置不同的颜色*/ for(i = 0;i < imageWidth;i++) { for(j = 0;j

(完整版)图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩

立方体纹理映射

1问题描述与算法思想 1.1纹理映射简介纹理映射（Texture Mapping）是将纹理空间中的纹理像素映射到屏幕空间中的像素的过程。在三维图形中，纹理映射（Texture Mapping）的方法运用得最广，尤其描述具有真实感的物体。比如绘制一面砖墙，就可以使用一幅具有真实感的图像或者照片作为纹理贴到一个矩形上，这样，一面逼真的砖墙就画好了。如果不用纹理映射的方法，这墙上的每一块砖都要作为一个独立的多边形来绘制。另外，纹理映射能够保证在变换多边形时，多边形上的纹理也会随之变化。例如，用透视投影模式观察墙面时，离视点远的墙壁的砖块的尺寸就会缩小，而离视点近的就会大些，这些是符合视觉规律的。此外，纹理映射也被用在其他一些领域。如飞行仿真中常把一大片植被的图像映射到一些大多边形上用以表示地面，或者用大理石、木材等自然物质的图像作为纹理映射到多边形上表示相应的物体。纹理对象通过一个单独的数字来标识。这允许硬件能够在内存中保存多个纹理，而不是每次使用的时候再加载它们，从而减少了运算量，提高了速度。纹理映射是真实感图像制作的一个重要部分，运用它可以方便的制作出极具真实感的图形而不必花过多时间来考虑物体的表面细节。然而纹理加载的过程可能会影响程序运行速度，当纹理图像非常大时，这种情况尤为明显。如何妥善的管理纹理，减少不必要的开销，是系统优化时必须考虑的一个问题。还好，相关软件提供了纹理对象对象管理技术来解决上述问题。与显示列表一样，纹理对象通过一个单独的数字来标识。立方体映射（cube-map）纹理是一种特殊类型的纹理，用于环境映射，使用一组图像并把他们作为立方体的面。立方体映射的6个面用正方形并且大小相同的6个子纹理表示。要从立方体纹理中采样的时候，使用的纹理坐标是3维，并且被看做来自原点的方向。方向指向用来读取纹理的立方体映射表面的位置。立方体纹理映射主要思想是通过观察向量和表面的法向量反射来确定采样的纹理坐标。 1.2实验目的 1) 掌握位图纹理读入方法； 2）掌握立方体纹理映射算法。 1.3功能要求 1）建立三维坐标系Oxyz，远点位于屏幕客户区中心，x轴水平向右为正，y轴垂直向上为正，z轴垂直于屏幕指向观察者。 2）设置屏幕背景色为黑色。 3）读入六张构成天空盒的位图作为纹理映射到立方体的可见表面上。 4）按下鼠标左键缩小立方体，按下鼠标右键增大立方体。 5）使用键盘方向旋转纹理立方体。 6）使用动画按钮播放或停止立方体动画。 1.4算法原理（算法思想）立方体进行纹理映射是纹理对象并不是直接绑定到着色器，而是绑定到一个

二维纹理映射

二维纹理映射一、实验目的和要求掌握纹理映射的基本原理，利用VC++ OpenGL实现纹理映射技术。二、实验原理纹理映射是真实感图形制作的一个重要部分，运用纹理映射可以方面地制作真实感图形，而不必花更多的时间去考虑物体的表面纹理。如一张木制桌子其表面的木纹是不规范的，看上去又是那么自然，如果在图形制作中不用纹理映射，那么只是这张桌面纹理的设计，就要花费很大精力，而且设计结果也未必能像现实中那么自然。如果运用纹理映射就非常方便，可以用扫描仪将这样的一张桌子扫成一个位图。然后的具体的操作中，只需把桌面形状用多边形画出来，把桌面纹理贴上去就可以了。另外，纹理映射能够在多边形进行变换时仍保证纹理的图案与多边形保持一致性。例如，以透视投影方式观察墙面时，远端的砖会变小，而近处的砖就会大一些。此外，纹理映射也可以用于其他方面。例如，使用一大片植被的图像映射到一些连续的多边形上，以模拟地貌，或者以大理石、木纹等自然物质的图像作为纹理映射到相应的多边形上，作为物体的真实表面。在OpenGL中提供了一系列完整的纹理操作函数，用户可以用它们构造理想的物体表面，可以对光照物体进行处理，使其映射出所处环境的景象，可以用不同方式应用到曲面上，而且可以随几何物体的几何属性变换而变化，从而使制作的三维场景和三维物体更真实更自然。在OpenGL中要实现纹理映射，需要经历创建纹理、指定纹理应用方式、启用纹理映射、使用纹理坐标和几何坐标绘制场景几个过程。用于指定一维、二维和三维纹理的函数分别为： Void glTexImage1D(GLenum target, Glint level, Glint components, GLsizei width, Glint border, GLenum format, GLenum type, const GLvoid *texels); Void glTexImage2D(GLenum target, Glint level, Glint components, GLsizei width, GLsizei height, GLint border, GLenum format, GLenum type, const GLvoid *texels); Void glTexImage3D(GLenum target, Glint level, Glint components, GLsizei width, GLsizei height, GLsizei depth, Glint border, GLenum format, GLenum type, const GLvoid *texels); 其中，参数target取值一般为GL_TEXTURE_1D, GL_TEXTURE_2D和GL_TEXTURE_3D，分别与一维、二维和三维的纹理相对应。参数Level表示纹理多分辨率层数，通常取值为0，表示只有一种分辨率。参数components的可能取值为1～4的整数以及多种符号常量(如GL_RGBA)，表示纹理元素中存储的哪些分量（RGBA颜色、深度等）在纹理映射中被使用，1表示使用R颜色分量，2表示使用R和A颜色分量，3表示使用RGB颜色分量，4表示使用RGBA颜色分量。参数width，height，depth分别指定纹理的宽度、高度、深度。参数format和type表示给出的图像数据的数据格式和数据类型，这两个参数的取值都是符号常量（比如format指定为GL_RGBA,type指定为GL_UNSIGNED_BYTE，参数texels指向内存中指定的纹理图像数据。在定义了纹理之后，需要启用纹理的函数： glEnable(GL_TEXTURE_1D);

图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法 [ 2006-9-22 15:53:00 | By: 天若有情 ] 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（m ean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图二纹理特征（一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局

Gabor纹理特征

利用Gabor滤波器组提取图像纹理特征本部分将包含以下四个方面：纹理特征提取方法综述、Gabor滤波器简介、Gabor滤波器组实现纹理特征提取的步骤与实现、存在的问题与改进策略。 1、纹理特征提取方法综述[1] 纹理没有准确的定义，但对纹理认识的共识是：①纹理不同于灰度和颜色等图像特征，它通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息；②局部纹理信息不同程度的重复性，即全局纹理信息。按照纹理特征提取方法所基于的基础理论和研究思路的不同，并借鉴非常流行的Tuceryan和Jain的分类方法，将纹理特征提取方法分为四大家族：统计家族、模型家族、信号处理家族和结构家族。统计家族的方法是基于像元及其邻域的灰度属性，研究纹理区域中的统计特性，或像元及其邻域内的灰度的一阶、二阶或高阶统计特性；在模型家族中，假设纹理是以某种参数控制的分布模型方式形成的，从纹理图像的实现来估计计算模型参数，以参数为特征或采用某种分类策略进行图像分割，因此模型参数的估计是该家族方法的核心问题；信号处理的方法是建立在时、频分析与多尺度分析基础之上，对纹理图像中某个区域内实行某种变换后，再提取保持相对平稳的特征值，以此特征值作为特征表示区域内的一致性以及区域间的相异性；结构家族的方法基于“纹理基元”分析纹理特征，着力找出纹理基元，认为纹理由许多纹理基元构成，不同类型的纹理基元、不同的方向及数目等，决定了纹理的表现形式。信号处理家族的方法从变换域提取纹理特征，其他3个家族直接从图像域提取纹理特征。各个家族的方法既有区别，又有联系。利用Gabor滤波器组提取图像纹理特征，如图所示，可以归结为信号处理家族中小波方法的一个分支。

立方体纹理映射

图像纹理特征提取方法

安徽大学本科毕业论文（设计、创作）题目：图像纹理特征提取方法研究学生姓名：朱邵成学号：Z01114175 院（系）：电气工程与自动化学院专业：自动化入学时间：2011年9月导师姓名：寻丽娜职称/学位：讲师/博士导师所在单位：安徽大学电气工程与自动化学院完成时间：2015年5月

图像纹理特征提取方法研究摘要近年来，随着信息多媒体时代的到来，以及网络在世界范围内的日益流行、云计算的风行，人们在日常生活工作接触的信息量越来越大。图像作为信息的一种载体，具有直观、信息量大、便于不同国家间交流的特点，是网络多媒体的重要组成部分。基于文本的图像检索是基于内容图像检索的基础，用人工方式解释图像信息，其工作量我们难以想象，可行性也值得商榷。因此CBIR方法有效解决了这一个难题。基于内容的图像检索（CBIR）包括四个阶段，分别是：获取图像、提取特征、分类图像、检索图像。图像检索主要是一个核心问题：选取何种算法提取哪一种图像特征，快速有效的进行图像的区分与检测。纹理特征的提取是 CBIR 的关键问题之一，本论文也是基于图像纹理特征的提取为基础。首先，本文使用基于纹理基元的共生矩阵分析方法，用来提取纹理特征向量。此方法中，采用局部二进制模式(Local Binary Pattern，LBP)来进行图像的基本纹理基元的提取，并用灰度共生矩阵(Gray Level Co．occurrence Matrix，GLCM)中共生矩阵的分析方法来对纹理基元图像进行分析。其次文中深入研究了基于灰度共生矩阵( GLCM) 的纹理特征提取方法，给出了基于 Matlab 的简便实现代码，分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵( GLCM) 的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。关键词：纹理特征；灰度共生矩阵；基于内容的图像检索；Matlab

图像纹理特征提取方法

图像特征提取总结

图像常见xx方法简介常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。一、颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。（二）常用的xx与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。最常用的颜色空间： RGB颜色空间、HSV颜色空间。颜色直方图特征匹配方法：

直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图二纹理特征（一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行

立方体纹理映射

立方体纹理映射． 1问题描述与算法思想 1.1纹理映射简介纹理映射（Texture Mapping）是将纹理空间中的纹理像素映射到屏幕空间中的像素的过程。在三维图形中，纹理映射（Texture Mapping）的方法运用得最广，尤其描述具有真实感的物体。比如绘制一面砖墙，就可以使用一幅具有真实感的图像或者照片作为纹理贴到一个矩形上，这样，一面逼真的砖墙就画好了。如果不用纹理映射的方法，这墙上的每一块砖都要作为一个独立的多边形来绘制。另外，纹理映射能够保证在变换多边形时，多边形上的纹理也会随之变化。例如，用透视投影模式观察墙面时，离视点远的墙壁的砖块的尺寸就会缩小，而离视点

近的就会大些，这些是符合视觉规律的。此外，纹理映射也被用在其他一些领域。如飞行仿真中常把一大片植被的图像映射到一些大多边形上用以表示地面，或者用大理石、木材等自然物质的图像作为纹理映射到多边形上表示相应的物体。纹理对象通过一个单独的数字来标识。这允许硬件能够在内存中保存多个纹理，而不是每次使用的时候再加载它们，从而减少了运算量，提高了速度。纹理映射是真实感图像制作的一个重要部分，运用它可以方便的制作出极具真实感的图形而不必花过多时间来考虑物体的表面细节。然而纹理加载的过程可能会影响程序运行速度，当纹理图像非常大时，这种情况尤为明显。如何妥善的管理纹理，减少不必要的开销，是系统优化时必须考虑的一个问题。还好，相关软件提供了纹理对象对象管理技术来解决上述问题。与显示列表一样，纹理对象通过一个单独的数字来标识。立方体映射（cube-map）纹理是一种特殊类型的纹理，用于环境映射，使用一组图像并把他们作为立方体的面。立方体映射的6个面用正方形并且大小相同的6个子纹理表示。要从立方体纹理中采样的时候，使用的纹理坐标是3维，并且被看做来自原点的方向。方向指向用来读取纹理的立方体映射表面的位置。立方体纹理映射主要思想是通过观察向量和表面的法向量反射来确定采样的纹理坐标。 1.2实验目的 1) 掌握位图纹理读入方法； 2）掌握立方体纹理映射算法。 1.3功能要求 1）建立三维坐标系Oxyz，远点位于屏幕客户区中心，x轴水平向右为正，y轴垂直向上为正，z轴垂直于屏幕指向观察者。 2）设置屏幕背景色为黑色。 3）读入六张构成天空盒的位图作为纹理映射到立方体的可见表面上。 4）按下鼠标左键缩小立方体，按下鼠标右键增大立方体。 5）使用键盘方向旋转纹理立方体。 6）使用动画按钮播放或停止立方体动画。 1.4算法原理（算法思想）

纹理特征

纹理特征纹理是指存在于图像中某一范围内的形状很小的、半周期性或有规律地排列的图案。在图像判读中使用纹理表示图像的均匀、细致、粗糙等现象。纹理是图像处理和模式识别的主要特征之一。纹理特征是指图像灰度等级的变化，这种变化是与空间统计相关的。图像的纹理特征反应了图像本身的属性，有助于图像的区分。一般的图片都具有丰富、稳定的纹理特征，且利用统计方法方法提取图像的纹理特征具有计算量小的特点。 a.统计法 a)灰度共生矩阵假定，在一幅图像中规定了一个方向（水平的、垂直的等）和一个距离（一个象素，两个象素等）。那么该物体的共生矩阵P 的第（i,j ）个元素值等于灰度级i 和j 在物体内沿该方向相距该指定距离的两个像素上同时出现的次数，除以M ，其中M 是对P 有贡献的像素对的总数。矩阵P 是N ×N 的，其中N 为灰度阴影级的划分数目。各个共生矩阵可以通过对距离和方向的各个组合来定义。对矩阵有贡献的像素对的总数M ，比物体内部像素的个数少，而且这个数目随着距离的增加逐渐减少。因此，小物体的矩阵会相当稀疏。由于这个原因，灰度级划分N 常常被减少，例如从256级到8级，以便于共生矩阵的计算。在水平方向上的共生矩阵，如果考虑当前像素的左右方向上的像素，则称为对称共生矩阵，如果只考虑当前像素的右或左方向上的像素，则称为非对称共生矩阵。例如，设一幅图像的大小为M ×N ，灰度级为L ，G ＝{0,1,2……., L-1}，f(x,y)是坐标(x,y)处像素的灰度级，一幅图像的一个共生矩阵是一个L ×L 矩阵L L ij t T *][，T 中的元素是图像灰度的空间关系，以及按特定方式表示的两灰度间变化的次数。我们只考虑水平方向的共生矩阵，则对称共生矩阵的定义如下： ∑∑=== M i N j ij k l t 00 ),(δ (3-2) 式中 ?? ?=-==+=j k l f i k l f j k l f i k l f )1,(,),()1,(,),( ;1),(=k l δ (3-3) 否则 0),(=k l δ (3-4) 当只考虑水平方向的右边的像素，则非对称共生矩阵的定义如下： j k l f i k l f =+=)1,(,),( ;1),(=k l δ (3-5) 否则 ;0),(=k l δ (3-6) 我们得到从灰度级i 到j 变化的概率如下：