图像颜色特征提取原理
foc算法原理
foc算法原理
在计算机视觉和图像处理中，FOC（Focus of Attention）算法是一种用于确定图像中感兴趣区域的算法。
FOC算法旨在模拟人眼对视觉场景的关注点，以便集中处理和分析最相关的信息。
以下是FOC算法的一般原理：
1. 图像特征提取：FOC算法首先对图像进行特征提取，以识别可能的感兴趣区域。
这些特征可能包括颜色、纹理、边缘等。
2. 区域分割：基于提取到的图像特征，算法会对图像进行区域分割，将图像划分为不同的区域。
这些区域代表了图像中具有相似特征的部分。
3. 关注度计算：对每个区域进行关注度计算，以确定该区域在整个图像中的重要性。
关注度计算可以根据不同的规则和算法进行，其中可能包括颜色强度、纹理对比度、边缘密度等因素。
4. 生成关注图：将计算得到的关注度映射到原始图像上，生成关注图。
在关注图中，亮度或颜色较高的区域表示在FOC算法中被认为是重要的区域。
5. 感兴趣区域提取：基于生成的关注图，FOC算法确定最终的感兴趣区域，这些区域在图像分析或处理中可能会受到重点关注。
FOC算法的实现可以采用各种技术和方法，包括机器学习、模型训练、图像处理等。
这使得FOC算法能够根据特定的应用场景和需求进行调整和优化。
总体而言，FOC算法的目标是通过模拟人眼的注意机制，自动确定图像中最引人注目的区域，从而提高计算效率和系统性能。
颜色特征提取方法的实现与应用
颜色特征提取方法的实现与应用在计算机视觉中，颜色特征提取是一项重要的任务。
在图像处理、目标检测、图像分类等领域中，颜色特征都有着非常广泛的应用。
本文将介绍颜色特征提取的方法以及其在实际应用中的意义。
一、颜色特征提取的方法1. RGB颜色空间RGB颜色空间是计算机视觉中最常用的颜色表示方法。
在该颜色空间中，颜色由三个独立变量--红、绿、蓝--来表示。
对于每一个像素，都可以通过其RGB值来确定其颜色。
但是，由于RGB值中包含的信息过于单一，而且RGB值并不能直接体现出颜色之间的关系，所以在实际应用中，RGB颜色空间并不能满足需求。
2. HSL颜色空间HSL颜色空间是以色相、饱和度、亮度为基础的一种颜色表示方法。
其中，“色相”表示颜色的种类，如红、绿、蓝等；“饱和度”表示颜色的纯度，即颜色的深浅；“亮度”表示颜色的明暗程度。
在HSL颜色空间中，同一种色相的颜色会被分到一类中，不同颜色之间的距离也很容易计算。
3. HSV颜色空间HSV颜色空间较HSL颜色空间更加强调颜色的可感性。
其中，“色相”表示颜色的种类，如红、绿、蓝等；“饱和度”表示颜色的纯度，即颜色的深浅；“明度”表示颜色的亮度，即颜色的明暗程度。
HSV颜色空间相对于HSL颜色空间而言，更能体现出颜色的差异性和可感性。
在实际应用中，HSV颜色空间也更受欢迎。
二、颜色特征提取的意义在实际应用中，颜色特征提取的意义是非常重要的。
例如，在图像分类中，颜色特征可以帮助我们区分不同类型的物品。
对于服装分类而言，颜色特征可以帮助我们区分不同颜色的衣服。
而对于食品分类而言，颜色特征可以帮助我们区分不同食材的颜色，如草莓和西瓜的颜色就有很大的区别。
另外，颜色特征还可以帮助我们进行目标检测。
例如，在人脸识别中，通过提取人脸中不同位置的颜色特征，可以较为准确地识别出人脸的位置和轮廓。
三、颜色特征提取的实现在实现颜色特征提取时，需要依据实际需求和场景的不同选择不同的方法。
颜色特征提取
颜色特征提取
颜色特征提取是指从图像中提取出颜色特征的一种方法。
它是一种基于计算机视觉的技术，能够提取出图像中的一些有用的信息，如颜色、纹理和其他的颜色特征，从而实现图像的分类、检索等功能。
（二）颜色特征提取的常用方法
1.HSV颜色模型：HSV模式是一种将颜色表示为三个连续变量
H(Hue)、S(Saturation)、V(Value)的色彩系统，它可以以连续色调的形式来表达颜色，比RGB模式更加符合人眼的观感。
2.YUV颜色模型：YUV模型是一种将色彩表示为三个分量Y、U、V的方法，Y代表亮度(luminance)，U、V代表彩度(chrominance)。
YUV模型可以空间分解，即将一种颜色分解成YUV三个分量，从而便于计算机对色彩的处理。
3.GLCM纹理特征：GLCM是Gray-Level Co-occurrence Matrix 的缩写，指的是灰度共生矩阵，是用来描述图像纹理特征的一种常用算法。
它的原理是提取出灰度值相邻像素之间的关系，从而获取其空间结构和灰度分布特征。
（三）颜色特征提取的用途
1.图像分类：颜色特征提取技术可以提取出图像中的颜色特征，比如颜色、纹理和其他信息，从而可用于图像分类，帮助系统更好地理解图像。
2.图像检索：颜色特征提取可以用于图像检索，例如，在图像检索系统中，可以使用颜色特征提取技术来查找出与搜索图像最相似的
图像。
3.物体识别：颜色特征提取可以用作物体识别，例如，可以使用颜色特征提取技术来识别物体，帮助机器人以及自动检测软件更准确地识别物体。
图像处理中的特征提取与分类算法
图像处理中的特征提取与分类算法图像处理是指通过计算机技术对图像进行分析、处理和识别，是一种辅助人类视觉系统的数字化技术。
在图像处理中，特征提取与分类算法是非常重要的一个环节，它能够从图像中提取出不同的特征，并对这些特征进行分类，从而实现图像的自动化处理和识别。
本文将对图像处理中的特征提取与分类算法进行详细介绍，主要包括特征提取的方法、特征分类的算法、以及在图像处理中的应用。
一、特征提取的方法1.1颜色特征提取颜色是图像中最直观的特征之一，它能够有效地描述图像的内容。
颜色特征提取是通过对图像中的像素点进行颜色分析，从而得到图像的颜色分布信息。
常用的颜色特征提取方法有直方图统计法、颜色矩法和颜色空间转换法等。
直方图统计法是通过统计图像中每种颜色的像素点数量，从而得到图像的颜色直方图。
颜色矩法则是通过对图像的颜色分布进行矩运算，从而得到图像的颜色特征。
颜色空间转换法是将图像从RGB颜色空间转换到其他颜色空间，比如HSV颜色空间，从而得到图像的颜色特征。
1.2纹理特征提取纹理是图像中的一种重要特征，它能够描述图像中不同区域的物体表面特性。
纹理特征提取是通过对图像中的像素点进行纹理分析，从而得到图像的纹理信息。
常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法、小波变换法和局部二值模式法等。
灰度共生矩阵法是通过统计图像中不同像素点的灰度级别分布，从而得到图像的灰度共生矩阵，进而得到图像的纹理特征。
小波变换法是通过对图像进行小波变换，从而得到图像的频域信息，进而得到图像的纹理特征。
局部二值模式法是采用局部像素间差异信息作为纹理特征，从而得到图像的纹理特征。
1.3形状特征提取形状是图像中的一种重要特征，它能够描述图像中物体的外形和结构。
形状特征提取是通过对图像中的像素点进行形状分析，从而得到图像的形状信息。
常用的形状特征提取方法有轮廓分析法、边缘检测法和骨架提取法等。
轮廓分析法是通过对图像中物体的外轮廓进行分析，从而得到图像的形状特征。
图像特征提取技术综述
图像特征提取技术综述图像特征提取技术综述摘要：图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。
它的目标是从图像中提取出具有代表性的信息，用于图像分类、目标识别、目标跟踪等应用。
本综述将对常用的图像特征提取技术进行概述，并分析其优劣和适用场景。
一、颜色特征提取技术颜色是图像的重要属性之一，具有信息丰富且易于理解的特点。
常用的颜色特征提取方法有：颜色直方图、颜色矩和颜色共生矩阵。
颜色直方图表示图像中各个颜色的分布情况，可以用来描述图像的整体颜色分布特征。
颜色矩是对颜色分布进行统计的特征，能够表征图像的颜色平均值、离散度等信息。
颜色共生矩阵则可以提取纹理信息，通过统计图像中相邻像素间的灰度值搭配出现频率来描述图像的纹理特征。
二、形状特征提取技术形状是物体的重要特征之一，对于图像分类和目标识别等任务有着重要的作用。
常用的形状特征提取方法有：边缘检测和轮廓提取、形状上下文和尺度不变特征变换（SIFT）。
边缘检测和轮廓提取是将图像中的边缘和轮廓提取出来，可以用来描述物体的形状特征。
形状上下文是描述物体形状的一种方法，它将物体的形状分解为多个小区域，通过计算各个区域之间的相对位置关系来表示形状。
SIFT是一种可旋转、尺度不变的局部特征描述子，通过检测图像中的局部极值点并计算其方向直方图来描述图像的形状特征。
三、纹理特征提取技术纹理是图像中一些重要的结构特征，对于图像分析和识别具有重要的作用。
常用的纹理特征提取方法有：灰度共生矩阵、Gabor滤波器和小波变换。
灰度共生矩阵是一种用来描述纹理特征的统计方法，通过计算图像中相邻像素间灰度搭配出现频率来描述纹理的复杂程度。
Gabor滤波器是一种基于小波变换的滤波器，通过对不同尺度和方向的Gabor滤波器的响应进行统计来描述纹理特征。
小波变换是将图像分解为不同尺度和方向的频域信息，通过计算不同尺度和方向下的能量和相位特征来描述纹理特征。
四、深度学习在图像特征提取中的应用深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，它通过构建多层神经网络来学习图像的特征表示。
颜色特征提取算法
颜色特征提取算法颜色特征提取算法是一种用于从图像中提取颜色信息的技术。
颜色是一种重要的视觉特征，广泛应用于图像处理、计算机视觉、人工智能等领域。
颜色特征提取算法可以帮助我们对图像进行分类、检索、分割等操作，提高图像处理的效率和准确性。
一、颜色空间颜色空间是用来描述颜色的数学模型。
常见的颜色空间有RGB、CMYK、HSV等。
在颜色特征提取算法中，选择合适的颜色空间对图像进行表示是非常重要的。
RGB颜色空间是由红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三原色组成的，它是最常用的颜色空间之一。
RGB颜色空间适合用于显示器显示，但对于颜色特征提取来说，它的表达能力相对较弱。
HSV颜色空间是由色调(Hue)、饱和度(Saturation)、亮度(Value)三个分量组成的。
HSV颜色空间可以更好地表示颜色的感知属性，因此在颜色特征提取算法中被广泛应用。
二、颜色直方图颜色直方图是一种常用的颜色特征提取算法。
它通过统计图像中各个颜色的像素数量来描述图像的颜色分布情况。
颜色直方图可以分为灰度直方图和彩色直方图两种。
灰度直方图是指将图像转换为灰度图后，统计各个灰度级别的像素数量。
灰度直方图可以用于描述图像的亮度分布情况，但无法准确表示颜色信息。
彩色直方图是指将图像在某个颜色空间下，统计各个颜色分量的像素数量。
彩色直方图能够更准确地描述图像的颜色分布情况，因此在颜色特征提取中更为常用。
三、颜色矩颜色矩是一种基于颜色矩阵的颜色特征提取算法。
颜色矩可以描述图像的颜色分布、对比度、偏斜度等属性。
其中，一阶颜色矩描述图像的平均颜色分布情况；二阶颜色矩描述图像的对比度和相关性；三阶颜色矩描述图像的偏斜度和峰值。
通过计算图像的颜色矩，可以得到一个综合的颜色特征向量，用于图像分类、检索等任务。
四、颜色滤波器颜色滤波器是一种基于颜色滤波的颜色特征提取算法。
它通过选择特定的颜色滤波器，对图像进行滤波操作，提取出感兴趣的颜色信息。
图像处理技术中的特征提取方法
图像处理技术中的特征提取方法特征提取是图像处理技术中的重要步骤，它能够从原始图像中提取出具有代表性的特征，为后续的图像分析与处理提供基础。
在本文中，我们将介绍一些常用的图像处理技术中的特征提取方法。
1. 梯度特征提取法梯度特征提取法是一种基于图像边缘信息的特征提取方法。
通过计算图像中像素值的梯度来获取图像边缘信息。
其中，常用的方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测等。
这些算法可以有效地提取出图像的边缘特征，用于物体检测、目标跟踪等应用。
2. 纹理特征提取法纹理特征提取法是一种基于图像纹理信息的特征提取方法。
通过分析图像中的纹理分布和纹理特征，可以揭示图像中的纹理结构和纹理性质。
常用的纹理特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）等。
这些方法可以用于图像分类、纹理识别等领域。
3. 颜色特征提取法颜色特征提取法是一种基于图像颜色信息的特征提取方法。
通过提取图像中的颜色分布和颜色特征，可以区分不同物体以及不同场景。
常用的颜色特征提取方法包括颜色矩、颜色直方图等。
这些方法可以用于图像检索、目标识别等应用。
4. 形状特征提取法形状特征提取法是一种基于图像形状信息的特征提取方法。
通过分析图像中的几何形状和边界形状，可以用于目标检测和图像分割等任务。
常用的形状特征提取方法包括边缘描述子如链码、轮廓拟合等。
这些方法可以用于目标检测、目标跟踪等应用。
5. 光流特征提取法光流特征提取法是一种基于图像运动信息的特征提取方法。
通过分析图像序列中像素的位移信息，可以获取图像中的运动信息。
常用的光流特征提取方法包括Lucas-Kanade光流法、Horn-Schunck光流法等。
这些方法可以用于目标跟踪、行为识别等应用。
在实际应用中，通常需要结合多种特征提取方法来提取更加丰富和具有区分度的特征。
例如，可以将梯度特征、纹理特征和颜色特征进行融合，以提取更加综合的特征表示。
还可以利用机器学习算法如支持向量机（SVM）、神经网络等对提取的特征进行分类和识别。
图像特征提取原理是什么？
图像特征提取原理是什么？
图像特征提取原理是什么？
图像特征提取是指从图像中提取出代表图像内容的一组特征向量或特征描述符的过程，通常是为了实现图像分类、检索、匹配等应用。
常用的图像特征包括颜色、形状、纹理、边缘等。
图像特征提取的原理可以分为以下几个步骤：
图像预处理：对图像进行预处理，通常包括图像去噪、增强、归一化等操作。
特征提取算法选择：选择一种适合当前任务的特征提取算法，比如颜色直方图、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
特征区域选择：选择图像中的特定区域进行特征提取，比如全局特征、局部特征等。
特征向量表示：将提取出的特征转化为特征向量，通常是为了方便后续处理和计算。
特征选择和降维：根据具体需求对特征进行选择和降维，可以有效提高分类和检索的准确性和速度。
特征分类和匹配：使用分类器或匹配算法对提取出的特征进行分类或匹配，比如支持向量机、最近邻、卷积神经网络等。
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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 XH = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A XV = M A X2 颜色特征提取算法2.1 一般直方图法颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。
其函数表达式如下:H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1)其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。
由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。
由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。
2.2 全局累加直方图法全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:到的颜色数。
在全局累加直方图中,相邻颜色在频数上是相关的。
相比一般直方图,它的存储量和计算量有很小的增加,但是它消除了一般直方图中常见的零值以及一般直方图量化过细过粗检索效果都会下降的缺陷。
2.3 局部累加直方图法把色度沿分布轴分成若干个局部区间的方法称为局部累加直方图法。
它的基本原理是:色度轴上各种颜色的分布是连续过渡的,各颜色区之间不存在截然不同的界限。
先采用 60°为区间的长度,将 H 轴分成 6 个不重叠的局部区间[60k,60(k+1)],k=0,1,…,5,计算出每个局部区间的累加直方图,再改变区间划分为[30+60k,(30+60(k+1))mod 360],k=0,1,…,5,并计算出这时每个局部区间的累加直方图,最后将这两次计算的累加直方图逐项相加取平均,作为最终的特征直方图用于检索。
2.4 颜色参量的统计特征法由于直方图法在颜色的表达中没有考虑到人眼的视觉感受,忽略颜色参量含义及其对图像像素间关系,为弥补直方图法的不足,提取颜色特征,对颜色参量进行分析、统计、处理,在应用中表现出好的效果。
RGB 和 HIS 颜色空间在颜色参量的统计特征中具有重要的作用。
在实际的图像处理中,RGB 颜色系统的 r,g,b 值计算公式如下:r=R／(R+G+B),g=G ／(R+G+B),b=B／(R+G+B) (3)从上面的公式(3)可以推断出 RGB 颜色系统的 r,g,b 只是比值与光照强度变化无关。
由 RGB 向 HIS 空间进行转换,可以得到 HIS 值,转换方法如下:Max=max(R,G,B),Min=min(R,G,B) (4)I=0.229R+0.587G+0.114B (5)其中,R,G,B,S,I ∈[0,1],H ∈[0,360]。
从公式(7)可以看出,HIS 颜色空间的优势在于其本身的颜色参量间相关性差,尤其参量 I 和参量 H、S 之间,具有对外界环境的惰性特征,我们可以只对 S 和 H 进行分析来消除光照对采样图像的影响。
另一方面,HSI 颜色空间与人眼的视觉特性比较接近颜色参量较好的表达了人眼视觉的特点。
2.5颜色的一阶矩 ( mean ) μi和二阶矩 (variance)σi2.6基于小波的分块图像颜色特征提取基于分块的 HSI分量低频能量的颜色特征提取方法,即首先根据人眼对图像中心区域关注程度较高的特点对图像进行区域分块,然后对每一块 HSI分量的小波分解低频子带的颜色特征进行提取,并通过对不同区域分块颜色特征的加权获得图像的颜色特征2.6.1图像的分块加权策略根据 HVS特性,一幅图像的中心区域通常更会引起人眼的注意,这样为了突出图像中心区域特征的重要性,我们首先对图像进行非均匀分块 (参见图 1) ,设图像的大小为 M × N,其中标注为 1的区域大小为 ( 2M /3) ×( 2N /3) ,标注为 2～5的区域其大小为 (M /6) ×(N /6) ,标注为 6、 7区域的大小为(M /6) ×( 2N /3) ,标注为 8、 9区域的大小为 ( 2M /3) ×(N /6) .对每一分块图像的颜色特征采用类似标准正态分布函数φ( x) = e -x ^2/2 ( x≥0)作为权值对其加权处理 (参见图 2) ,其中轴表示图像中的象素点距离图像块中心点的距离,原点对应原图像中心点, 1对应图像顶点距离中心点的距离, φ( x)为对应点 x的特征权值.这样,对图像中不同块的颜色特征采用不同的加权特征处理,对于原图像中心区域块的特征,其权值较大一些,而对图像边缘区域块的权值相对要小一些,突出了图像中心区域颜色特征的作用.2.6.2基于小波变换的颜色特征在进行图像检索时,为了准确提取表征原始图像的颜色信息,所选择的颜色空间应尽可能符合 HVS对色彩的感知特性,这里采用HSI作为颜色空间.对于一幅图像,在图像的小波多尺度表示方法中,图像的主要信息都集中在低频子带中,包括图像的颜色、形状等多种特征;而图像的细节信息主要集中在中高频部分. 此种颜色特征从低频子带中提取,从而大大节省了图像颜色特征的计算时间.对图像每一分块的 H、 S、 I分量进行一级小波分解,分别提取其低频子带的平均能量作为颜色特征,具体计算公式如下:2.6.3 图像颜色特征的提取算法Step 1 . 对于图像的第 k ( k = 1, 2, …, 9)个分块,分别对H、S、I分量进行一级小波分解,得到第 k 块的颜色特征向量:F(k)= ( E kH, E kS , E kI) , k = 1, 2, …, 9Step 2 .综合各分块的特征向量,获得整幅图像的颜色特征向量: F = ( f(1), f(2), …, f(9))Step 3 .设图像的中心坐标 (即中间 1块的中心坐标 )为( x0 , y0 ) ,计算第 k块的中心坐标 ( x k , y k)与图像中心坐标的距离:2.6.4 相似度计算像 p和 q的综合加权颜色特征向量,那么两幅图像的相似度距离为:二、纹理特征1.纹理定义1)在邻近的像素点之间存在着亮度层次上的有意义的变化，正是由于这些变化图像中才展现出各种各样的纹理. 2)纹理是图像区域的一个属性，一个像素点的纹理是没有意义的.因此，纹理涉及到上下文，与一个空间邻居关系内的像素的灰度值有关，换句话说，纹理跟图像像素灰度值的空间分布有关.这个空间关系的大小取决于纹理的类型，或者定义纹理的基元的大小.3)纹理是一个在某种空间尺度大于图像分辨率下的同质(homogeneous)属性一些研究人员以人的视觉系统来描述纹理:纹理没有始终如一的亮度，但仍然可以被人像同质区域那样所观察到.4)图像纹理在不同尺度和不同分辨率下都能被感知.例如，考虑一幅砖墙所表示的纹理.在一个粗糙的分辨率下，所观察到的纹理是由墙上个体的砖块所形成，而砖块内部的细节会丢失;在一个高的分辨率下，仅有少量的砖块在视野范围以内，观察到的纹理会显示出砖块的细节.在不同的距离和不同的视觉注意程度下，纹理区域都会给出不同的解释.在一个正常注意力和标准距离下，它给出了用来表征特定纹理的宏观规则性的概念.当近距离非常仔细地观察时，可以注意到一些同质区域和边，它们有时候会构成纹理素(texels)最后，纹理是依赖于尺度的.当一个区域内基元对象的数目足够大时才会被感知为纹理.如果仅有少量的基元数目，那么会被观察为一组可数的对象而不是一幅纹理图像.2.纹理分析应用纹理分析主要有四个研究方向:纹理分类、纹理分割、纹理检索以及纹理形状抽取.纹理分类的研究问题是从一个给定纹理类别中识别出给定纹理区域(纹理图像).相对于纹理分类中一个均一纹理区域的类别可以通过从该区域中计算出的纹理特征所确定，纹理分割关注自动确定一幅纹理图像中不同纹理区域的边界，.纹理检索是研究关于利用纹理相似度进行图像检索。
3．纹理特征提取方法大致归为四大类:统计分析方法，几何特征方法，信号处理方法及关键点方法。
其中统计分析方法、几何特征方法和信号处理方法在纹理分析中因为提出较早，所以影响很大。
关键点方法产生较晚，但是由于纹理特征的鲁棒性，有很大的发展空间3.1统计分析方法统计分析纹理描述方法是常用的纹理分析方法，也是纹理研究最多最早的一类方法.统计分析方法通过统计图像的空间频率、边界频率以及空间灰度依赖关系等来分析纹理一般来讲，纹理的细致和粗糙程度与空间频率有关.细致的纹理具有高的空间频率，例如布匹的纹理是非常细致的纹理，其基元较小，因而空间频率较高;低的空间频率常常与粗糙的纹理相关，比如大理石纹理一般是粗糙的纹理，其基元较大，具有低的空间频率.因此，我们可以通过度量空间频率来描述纹理.除了空间频率以外，每单位面积边界数也是度量纹理的细致和粗糙程度的另外一种统计方法.边界频率越高说明纹理越精细，相反，低的边界频率与粗糙的纹理息息相关.此外，统计分析方法还从描述空间灰度依赖关系的角度出发来分析和描述图像纹理.常用的统计纹理分析方法有，自相关函数(Autocorrelation Features ) 边界频率(Edge Frequency)，空间灰度依赖矩阵(the Spatial Grey Level Dependence Matrix, SGLDM) 等.相对于结构分析方法，统计分析方法并不刻意去精确描述纹理的结构.从统计学的角度来看，纹理图像是一些复杂的模式，可以通过获得的统计特征集来描述这些模式.3.1.1自相关函数自相关函数(Autocorrelation Features } ACF) 就是一种常用的空间频率纹理描述方法.在这个方法中，纹理的空间组织用评价基元间线性空间关系的相关系数来描述.自相关函数是用来度量在给定一个位移下的纹理与原来位置的纹理的相似程度.如果在给定方向下，自相关值下降的越快，那么移动后的纹理与原来的纹理就越不相关，也就是移动后的纹理与原来的纹理越不相似，这说明纹理的基元就很小;反之，如果自相关值下降的越慢，那么移动后的纹理与原来的纹理就越相关，也就是移动后的纹理与原来的纹理越相似·，纹理的基元就越大.如果纹理基元较大，当距离增加时，自相关函数的值就会缓慢的减小，然而如果纹理由小基元构成，它就会很快的减小.如果纹理的基元具有周期性，那么自相关函数就会随着距离而周期地变化.图像函数的自相关函数可定义如下:自相关函数纹理分析方法通过计算图像纹理的自相关系数来描述纹理，纹理的自相关系数的变化趋势反映了纹理的粗细程度，然而，对于同样粗糙(细致)但完全不同的两种纹理，它们的自相关系数很可能比较相近，很难将这两种纹理区分开来.3.1.2边界频率与自相关函数方法中用空间频率来区分纹理的粗细不同，边界频率(Edge Frequency) 认为纹理可以用每单位面积内边界来区分纹理.粗糙的纹理由于局部领域内的灰度相似，并没有太大的变化，因而每单位面积内的边界数会较小;细致的纹理由于局部邻域内的灰度变化较快，所以每单位面积内的边界数会较大.对于定义在一个邻域N内的一幅纹理图像f和每一个距离d，边界频率可以计算出一个依赖于距离d的纹理描述函数E:图像区域的边界频率在一定程度上反映了该区域内纹理的粗细程度，边界频率函数就是从这种思路出发来描述纹理的，这种纹理分析方法的缺点是虽然边界频率能部分反映纹理的微结构信息，但这种描述是粗略的，缺乏微结构形状方面的信息描述.另外，公式(2)中的边界频率函数对图像的大小非常敏感，一个改进的办法是用图像的大小去归一化该边界频率函数.3.1.3 基于一阶直方图的统计方法灰度直方图简明总结了图像中的统计信息，其形状提供了一些图像信息，例如，窄带分布的直方图表明低对比度的图像.一阶直方图统计方法是最简单的纹理特征提取方法，利用图像的直方图提取诸如均值、方差、能量以及熵等特征来描述纹理.如果用p(i), i=1,2,… ,G，来表示图像的一阶直方图，则相关的纹理特征有:3.1.4 空间灰度依赖矩阵虽然一阶直方图纹理特征非常简单，并且易于计算，然而，这类方法描述纹理特征能力很差，并没有充分利用图像的纹理信息.通过大量的视觉感觉实验发现具有相同二阶统计量的一对纹理如果不仔细审视人眼是不能把它们区分开来，这一发现可以用图4给出的例子得到验证.图4(a)中的图像由一对具有相同二阶统计量的纹理区域所构成.如果不仔细观察，人眼很难将图像中的不同纹理区域区分开来.图4.具有相同二阶统计量的纹理对.每幅图像的上下两部分是由不同的纹理基元所构成. (a)人眼如果不仔细观察很难区分出两个区域. (b)人眼可以立即区分出两个不同的区域. 实验结果表明二阶统计量在纹理描述方面非常有用，常用的统计方法是二阶统计方法，其中最著名的二阶统计方法是空间灰度依赖矩阵(the Spatial Grey Level Dependence Matrix, SGLDM)(也称共生矩阵，Cooccurrence Matrix) 该方法通过统计满足特定位移关系和特定灰度值的像素点对发生的概率来构造矩阵，这些矩阵是对称的，是邻近像素之间的角度函数以及邻近像素之间的距离的函数. 以450为间隔的四个空间灰度依赖矩阵分别定义为：图5给出了一个空间灰度依赖矩阵计算过程的例子.图5(a)为一幅大小为4x4具有4个灰度级的图像，灰度范围为0一3.图5(b)显示空间灰度依赖矩阵的一般形式.例如，在距离为1的水平矩阵PH的(2,1)位置上的元素是水平相邻的两个灰度值为2和1的次数的总数.在图5(c)到图5(f)中，我们计算出了四个距离为1的灰度空间依赖矩阵.Haralick 定义了14个能从空间灰度依赖矩阵上计算出的二阶统计函数，其中P(i,j)表示图像中(i,j)位置的灰度值，w是图像的宽度，这些统计函数为:(1)能量(Energy, or Uniformity, or Angular Second Moment)(2)对比度(Contrast, or Momentum)(3)相关性(Correlation)(4)方差(Variance, or Sum of squares)(5)逆差矩(Inverse Difference Moment)(6)和平均(Sum Average)(7)和方差(Sum Variance)(8)和熵(Sum Entropy)(9)熵(Entropy)(10)差方差(Difference Variance) variance of p x-y(11)差熵(Difference Entropy)(12)相关性信息度量(Information Measure of Correlation)HXY-HXY1/max{HX, HY}其中HX和HY是p x和p y的熵(13)另一个相关性信息度量(Another Information Measure of Correlation)(14)最大相关性系数(Maximal Correlation Coefficient)在这14个纹理特征中，并不是每一个纹理特征都非常有效果，有些特征计算复杂度高。