图像纹理分析及应用
图像纹理特征总体描述
图像纹理特征总体描述图像纹理特征总体简述纹理是⼀种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表⾯的具有缓慢变化或者周期性变化的表⾯结构组织排列属性。
纹理具有三⼤标志：某种局部序列性不断重复；⾮随机排列；纹理区域内⼤致为均匀的统⼀体；不同于灰度、颜⾊等图像特征，纹理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。
另外，局部纹理信息不同程度上的重复性，就是全局纹理信息。
纹理特征体现全局特征的性质的同时，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。
在检索具有粗细、疏密等⽅⾯较⼤差别的纹理图像时，利⽤纹理特征是⼀种有效的⽅法。
但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不⼤的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出⼈的视觉感觉不同的纹理之间的差别。
例如，⽔中的倒影，光滑的⾦属⾯互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。
由于这些不是物体本⾝的特性，因⽽将纹理信息应⽤于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。
⼀. 纹理特征的特点优点：包含多个像素点的区域中进⾏统计计算；常具有旋转不变性；对于噪声有较强的抵抗能⼒；缺点：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；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物体表⾯真实的纹理；⼆. 纹理特征分类1. 基本说明纹理特征分类图如下所⽰：纹理特征的提取，⼀般都是通过设定⼀定⼤⼩的窗⼝，然后从中取得纹理特征。
然⽽窗⼝的选择，存在着⽭盾的要求：窗⼝设定⼤：纹理是⼀个区域概念，它必须通过空间上的⼀致性来体现。
观察窗⼝取的越⼤，能检测出同⼀性的能⼒愈强；反之，能⼒愈弱；窗⼝设定⼩：由于不同纹理的边界对应于区域纹理同⼀性的跃变，因此为了准确地定位边界，要求将观察窗⼝取得⼩⼀点；这种情况下，会出现困难是：窗⼝太⼩，则会在同⼀种纹理内部出现误分割；⽽分析窗太⼤，则会在纹理边界区域出现许多误分割。
多特征融合图像纹理分析
应用场景
GLCM在图像分类、目标检测和 识别、遥感图像分析等领域都
有广泛的应用。
Gabor滤波器特征提取
频域分析
Gabor滤波器是一种在频域上分析图像的方法，它通过将图像卷 积与一组Gabor滤波器来提取图像中的频率和方向信息。
多尺度多方向性
Gabor滤波器具有多尺度、多方向性，可以适应不同尺度和方向 的纹理特征。
训练技巧：在训练神经网络时，需要采用一些技巧来提高网络性能，如梯度下降法、批量 标准化、正则化等。
随机森林分类器设计
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其输出的平均值来进行 分类。在图像纹理分析中，随机森林可以学习图像的特征并进行分类。
特征选择：在构建随机森林之前，需要对图像纹理进行特征选择。选择与图像纹 理相关的特征可以提高分类性能。
03
多特征融合方法
基于决策层的融合方法
决策层融合方法主要是通过将多个特征的决策结果进行融合 ，从而得到最终的分类结果。这种融合方法能够充分发挥每 个特征的优势，提高分类的准确性。
常见的决策层融合方法包括投票法、加权投票法、BP神经网 络等。这些方法能够将多个特征的分类结果进行优化，从而 得到更加准确的分类结果。
区域层融合方法主要是通过将多个特征在区域层进行融合，从而得到更加准确的 分类结果。这种融合方法能够充分发挥每个特征的优势，提高分类的准确性。
常见的区域层融合方法包括区域生长法、分水岭算法等。这些方法能够将多个特 征在区域层进行融合，从而得到更加准确的分类结果。
04
图像纹理分类器设计
支持向量机分类器设计
应用场景
Gabor滤波器在人脸识别、手势识别、遥感图像分析等领域都有广 泛的应用。
图像的纹理分析
摘 要纹理是表达物体表面或结构的属性。
纹理分析的主要目标是纹理识别和基于纹理的性状分析。
存在两个主要的纹理描述方法——统计的纹理描述方法和句法的纹理描述方法。
用共生矩阵的方法描述纹理的方法是统计的方法的一种。
由于灰度-梯度共生矩阵能提取到图像灰度和梯度两方面的信息，因此能够很好的描述图像的纹理。
因此，基于灰度-梯度共生矩阵的特征提取能够对纹理进行很好的分类。
真实世界的纹理通常是不规则的，且伴随着频繁的结构误差，变形和结构的变化，使得没有严格的语法可用。
因此，句法和混合纹理描述方法没有像统计方法那样得到广泛应用。
在我们的世界里，纹理是常见的，应用的可能性几乎是没有限制的。
关键词：纹理、统计的纹理描述方法、句法的纹理描述方法、共生矩阵、纹理分类AbstractTexture refers to properties that represent the surface or structure of an object. The main aim of texture analysis is texture recognition and texture-based shape analysis. Two main texture description approaches exists-statistical and syntactic. The co-occurrence matric method of texture description is statistical. It based on the repeated occurrence of some gray-level and gradient-level configuration in the texture. Texture classification can be based on criteria derived from the co-occurrence matrices. Syntactic and hybrid texture description methods are not as widely used as statistical approach. Textures are very common in our world, and possibilities are almost unlimited.keywords: Texture, co-occurrence matric, statistical, syntactic, texture classification目 录第一章 图像基础1.1 图像的概念1.2 图像信息的分类1.3 图像的统计特性1.4 图像信息的统计量1.5数字图像处理基础1.6 BMP位图基础第二章 图像纹理的特征提取2.1 引言2.2 图像纹理的定义2.3图像纹理特征提取流程2.4 纹理特征提取的方法2.5 结果与分析第三章 图像的灰度梯度共生矩阵3.1引言3.2梯度图像的生成3.3灰度梯度共生矩阵的生成3.4灰度梯度共生矩阵的结果与分析3.5 基于灰度梯度共生矩阵的图像纹理特征参数描述 第四章 实例分析及应用第五章 结论参考资料致谢第一章 图像纹理分析基础1.1 图像的概念图像（Image）是指用镜头等科技手段得到的视觉形象。
遥感图像纹理分析
纹理分析的应用
•目标识别、 •遥感图像分析 •医学图像分析 •基于生物特征的身份鉴定
遥感图像分析
• 在遥感图像中，陆地、 水域、小麦田、城市、 森林、山脉等也都具 有各自特定的纹理。
• 通过分析遥感图像的 纹理特征，可以进行 区域识别、森林识别 等。
纹理的分析方法
• 根据抽取纹理特征方法的不同，可以将图 像纹理分析大致分为四类：
• 这一定义要求通过统计方法实现对纹理的 描述。特别适用于那些仅显示出“随机自 然性质”的纹理图像。
• 图像的纹理特征可以用两种基本特征来描述， 即组成纹理的基元和基元之间的相互关系；
• 前者与局部灰度变化规律有关，它有一定的形 状和大小；后者则与由前者形成的空间结构相 关，基元的排列不同将会使图像的外观产生很 大的不同。
•统计分析法 •结构分析法 •模型分析法 •空间/频率域联合分析
统计分析法
• 在不知道纹理基元或尚未检测出基元的情况下对小区域 纹理特征的统计分布进行纹理分析，主要描述纹理基元 或局部模式随机和空间统计特征，以表示区域的一致性 及区域间的相异性。
• 统计分析法适用于纹理比较细且纹理基元排列不规则的 图像纹理（沙地、草坪等自然纹理图像）。
1、灰度共生矩阵(Gray Level Cooccurrence Matrix, GLCM )
• 灰度共生矩阵又称为灰度空间相关矩阵，是通 过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用 方法.
• 它作为传统的图像纹理分析方法已广泛应用于 数字图像处理的许多领域，尤其是利用图像纹 理特征值所表征的图像空间结构信息来改善遥 感图像的地学目标分类效果。
空间/频率域联合分析法
• 主要是依据傅立叶频谱峰值所占的能量比 例将图像分类。
图像纹理特征总体描述
图像纹理特征总体简述纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。
纹理具有三大标志：∙某种局部序列性不断重复；∙非随机排列；∙纹理区域内大致为均匀的统一体；不同于灰度、颜色等图像特征，纹理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。
另外，局部纹理信息不同程度上的重复性，就是全局纹理信息。
纹理特征体现全局特征的性质的同时，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。
在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。
但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。
例如，水中的倒影，光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。
由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。
一. 纹理特征的特点∙优点：∙包含多个像素点的区域中进行统计计算；∙常具有旋转不变性；∙对于噪声有较强的抵抗能力；∙缺点：∙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；∙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物体表面真实的纹理；二. 纹理特征分类1. 基本说明纹理特征分类图如下所示：纹理特征的提取，一般都是通过设定一定大小的窗口，然后从中取得纹理特征。
然而窗口的选择，存在着矛盾的要求：∙窗口设定大：纹理是一个区域概念，它必须通过空间上的一致性来体现。
观察窗口取的越大，能检测出同一性的能力愈强；反之，能力愈弱；∙窗口设定小：由于不同纹理的边界对应于区域纹理同一性的跃变，因此为了准确地定位边界，要求将观察窗口取得小一点；这种情况下，会出现困难是：窗口太小，则会在同一种纹理内部出现误分割；而分析窗太大，则会在纹理边界区域出现许多误分割。
基于超声图像的纹理特征分析算法的应用
Ｒｅ ｌ ａ ｉｎ ｏ ｘ ｕ ｅＣｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃＡｎ ｌｓｓＡｌ ｏ ｉｈ ｓ ｄ ｏ ｔ ａ ａｉ ｔｏ ｆ ｚ Ｔｅ ｔ ｒ ａ ａ ｔｒｓｉ ａ ｙ ｉ ｇ ｒｔ ｍ ｂａ ｅ ｎ Ｕｌｒ －
ｓ ｎ ｃＭ ｅ ｉ ａ ｍ ａ ｅ ｏ ｉ ｄ ｃ ｌ Ｉ ｇ
平均灰度 比特征 ， 以及用于超声 医学图像 分析 的纹理特征模型一 灰度共生矩 阵和灰度游程矩 阵， 并用基于假 设检
验 的特征 选择 方 法进行 了对比研 究 。 结果 表 明 ： 近 远 场灰 度 比 （ Ｒ） 灰度 共 生 矩 阵 的角二 阶矩 （ Ｍ） ＭＩ 、 ＡＳ 、
对 比度 （ Ｏ 、 （ Ｎ 和 反差 分矩 （Ｄ ） 灰度 游 程矩 阵的灰度 分布 的不 均 匀性 特征 （ Ｎ） 个特 征量 可 Ｃ Ｎ） 熵 Ｅ Ｔ） ＩＭ 、 ＧＬ ６
Ｓｃｉ ｆｃ， ｈ ｆ ｌ ｔ ｏｐｔｌ ｏｔ ＳｃｕｎＭｅｉ ｌ ｏ ｅｅ Ｎ ｎｈｎ ３００ ｅｔ ｎＯｆ ｅ Ｔ ｅ ｆ ｉ ｅ Ｈ ｓｉ Ｎ ｒ ｉ ａ ｄ ａ Ｃ ｌｇ， ａｃｏ ｇ６７０ ） ｏ ｉ Ａ ｉａ ｄ ａｏ ｆ ｈ ｈ ｃ ｌ
Ａｂ ｔ ａ ｔＴｏｄｓ ｃ ｓｔｅａ ｐｉａｉｎｏ ｅｉ ａ ｅｔｘｕ ｅｃ ｒｃｅ ｉｔ ｎ ｌ ｓｓａｇ ｒ ｈ ｉ ｕ ｔａ ｖｅａ ａｙ ｉ ｆｕ ｔａｏ ｉ ｅ ｉａ ｇ ｓｒ ｃ： ｉｕ ｓ ｐ ｌ ｔ ｆｔ ｇ ｔｒ ｈａａ ｔｒｓ ｃａ ａｙ ｉ ｏ ｍ ｎｑ ａ ｉ ｔ ｌ ｓｓｏ ｌｒｓ ｎ ｃｍ ｄ ｃ ｉ ｈ ｃ ｏ ｈ ｍ ｅ ｉ ｌ ｔ ｎ ｔｉ ｎ ｌ ｍ ｅ ａ
吴 君 ， 超。 友 ， 贺 ， 赵兴 祝元仲。
（ ． 北医学院影像 系生物 医学工程教研 室， １川 四川 南充 ６ ７ ０ ；． ３ ０ ７ ２川北 医学院附属 医院超声科 ， 四川 南充 ６ ７ ０ ） ３ ０ ０
现代图像分析(高新波)章 (6)
(6.2-14)
第六章 纹理图像分析
(6) 局部均匀性(逆差矩):
L1
L(d, )
i0
L1
j0
1 1 (i j)2
p(i, j, d, )
(6.2-15)
(7) 和平均:
2L2 L1 L1
S(d, ) p(i, j,d, ) k i j
k0 i0 j0
(6.2-16)
第六章 纹理图像分析
第六章 纹理图像分析
6.1 纹理特征 6.2 纹理图像的统计方法描述 6.3 纹理能量测量 6.4 用马尔可夫随机场模型分析纹理 6.5 用分形和分维理论描述纹理 6.6 纹理的结构分析方法和纹理梯度 6.7 小结
第六章 纹理图像分析
6.1 纹 理 特 征
虽然图像纹理尚无公认的定义，但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”，这种说 法还是较为恰当的。观察图6.1.1的几幅图像，不难发现这些 图像在局部区域内呈现了不规则性，而在整体上表现出某种 规律性。显然只有采用有效描述纹理特性的方法去分析纹理 区域与纹理图像，才能真正描述与理解它们。
第六章 纹理图像分析
然而，共生矩阵PB(0°)则是主对角线上的元素值很大， 表明水平方向上灰度变化的频度较低，说明纹理粗糙。再看 PA(135°)的共生矩阵，主对角线上的元素值很大，其余元素 为0，说明该图像沿135°方向无灰度变化。但是图像B沿 135°方向，偏离主对角线的元素值较大，说明纹理较粗。
k | i j | (6.2-20)
第六章 纹理图像分析
(12) 差熵:
L1 L1 L1
L1
HD (d, ) p(i, j,d, ) p(i, j,d, )
基于色彩纹理特征的图像分类及应用
纹理是 图像 的重 要 特 征之 一 ， 理 特 征是 图像 纹
Ｓ Ｍ 的纹理 分类算 法 。在 这些 研 究 中 ， 提 取 的 图 Ｖ 所 像纹 理特征 ， 都是 基 于将 原 彩 色 图像 转换 后 的灰 度 图像 ， 而作 为图像 重要特征 的色彩 ， 纹理分 析 中并 在 没有得 到足 够 的重 视 。
在视觉上所体现出的像素间亮度或颜色的某种变化 规律 ， 是在图像局部区域内亮度 、 颜色整体变化的一 种相关关系。基于图像纹理特征分类 的研究方 面， 文献［ ］ １利用小波变换 ， 将形状与纹理进行结合 ， 抽 取图像纹理特征进行分类 ； 文献［ ］ Ｇ ｂｒ ２ 将 ａｏ变换与 独立分量分析技术相结合进行图像纹理特征抽取 ； 文献 ［ ］ ３ 研究 了稀疏纹理的描述方法 ； 文献［ ］ ４ 提出 了基 于对数 一极 坐标 变 换 的双 复数 小 波 变 换 结 合
提出
了一种 色彩纹 理特征 的提取 模型 ， 用该模 型 ， 用 Ｉ ａｏ 滤 波器提 取数 字 图像 的 色彩 纹理 特征 。 采 利 Ｇｂ ｒ 并 构造 支持 向量分类机 （Ｖ 分类 器组 。结果 实现 了高 准确率 多类别 图像 的 自动 分类 识 别 ， Ｓ Ｍ） 并 成 功应 用于 古瓷片的 自动分 类 。结论 色彩 纹理特 征提 取 方 法将 颜 色与 纹理 进 行 融合 ， 强 了数 增
Ａｕ ｏ ｔｃ ｌｙ ａ ｄ ａ ｃ ｒ ｔｌ ｈ ｏ ｏ ｉ ｉ ｍａ ｅ ａ ｅ ｂ ｅ ｌｓ ｉ ｅ ｎ ｕ ｃ ｓ ｆ ｌｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｅ ｎ ａ ｐ ｉｄ ｔｍａｉａｌ ｎ ｃ ｕ ａｅｙ ｔ ｅ ｃ ｌｒｄ ｇｔ ｉ ｇ ｓ ｈ ｖ ｅ ｎ ｃａ ｓｆ ｄ ａ ｄ ｓ ｃ ｅ ｓｕ ｘ ｅ ｌ ａ ｉ ｉ ｎ ｓｂ ｅ ｐ ｌｅ
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结构分析法
结构分析法：是分析图像纹理的结构，从中获 取结构特征。 结构分析法首先将纹理看成许多纹理基元按照 一定位置的规则组成，然后分两步处理如下： 该方法适用于规则和周期性纹理，实际中较少 采用
纹理基元
提取纹理基元
推论纹理基元位置规律
该方法主要基于滤波器理论。包含了傅里叶变换 法，Gabor变换法，小波变换法。 傅里叶变换法 只能完成图像的频率分解，因而 获得的信息不是很充分。 Gabor变换法 Gabor函数可以捕捉到相当多的 纹理信息，且具有极佳的空间/频域联合分辨率因 此在实际中获得了较广泛的应用。 小波变换法 该方法大体分金字塔形小波变换 法和树形小波变换法。
另外，在应用某一种纹理分析方法对图像 进行分析时，寻求最优的纹理特征与纹理 参数也是目前医学图像纹理分析中的重点 和难点。因而只有解决好上述两个方面的 重点和难点，医学纹理分析技术才能够在 实际应用中获得巨大的成功
图像纹理分析的应用
目前，图像纹理分析在很多方面已经有所 应用。 例如基于二维超声图像纹理分析判断HIFU 凝固性坏死；图像纹理分析技术在肝纤维 化CT图像分析中的应用；基于统计性的 SAR海洋纹理分析的方法；在纺织与皮革 中的应用等等。
以上研究都显示了纹理分析技术在医学图像分析 中的巨大的应用前景，当然要实现这些前景还存 在许多问题. 就目前阶段，由于医学图像及其纹理的复杂性， 目前还不存在通用的适合各类医学图像进行纹理 分析的方法，因而根据各类不同特点的医学图像 采取有针对性的最适合的纹理分析技术，就是当 前研究的重点和难点，这就要求我们对于一个具 体的医学图像，应先深入研究其特点、分布规律 等，然后根据各自不同的特点，研究相应的分析 方法，才有可能取得较好的效果。
图像纹理分析及应用
纹理
提到纹理，人们自然会立刻想到木制家具上的木
纹、花布上的花纹等。木纹为天然纹理，花纹为 人工纹理，它们反映了物体表面颜色和灰度的某 种变化。这些变化与物体本身的属性相关。
有些图像在局部区域内呈现不规则性，而 在整体上表现出某种规律性。习惯上，把 这种局部不规则而宏观有规律的特性称之 为纹理；以纹理特性为主导的图像，常称 为纹理图像；以纹理特性为主导特性的区 域，常称为纹理区域。纹理作为一种区域 特性，在图像的纹理分析是指通过一定的图像处理
技术提取出纹理特征参数,从而获得纹理 的定量或定性描述的处理过程 。
纹理分析的关键
纹理识别
特征提取
纹理分类
三维表面 重建
图像纹理分析方法
纹理分析方法
统计分析法
结构分析法
频谱分析法
模型分析法
统计分析法
统计分析方法：主要是基于图像像素的 灰度值的分布与相互关系，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。 统计分析法中最常用的是共生矩阵法， 另外，还有长游程法。其中共生矩阵又 包括灰度共生矩阵（GLCM）和灰度— 梯度共生矩阵。
模型分析法
模型法认为一个像素与其临域像素存在某种相互 关系，这种关系可以是线性的，也可以是符合某 种概率关系的。 模型法通常有自回归模型、马尔科夫随机场模型、 Gibbs随机场模型、分形模型，这些方法都是用 模型系数来表征纹理图像，其关键在于首先要对 纹理图像的结构进行分析以选择到最适合的模型， 其次为如何估计这些模型关系。 这类方法存在着计算量大，自然纹理很难用单一 模型表达的缺点。