图像纹理分析的方法与应用
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。
图像处理技术应用案例
Sobel算法是一种简单而有效的 边缘检测算法，它通过计算像 素点周围像素的梯度来检测边 缘。
Roberts算法是一种基于局部差 分的边缘检测算法，它通过计 算像素点在水平和垂直方向上 的差分来检测边缘。
特征点提取
特征点提取是图像处理中的重要技术， 用于从图像中提取具有代表性的特征 点。这些特征点可以用于图像匹配、 目标识别等应用。
高分辨率图像，提高图像的分辨率和清晰度。
03 图像特征提取应用案例边缘测边缘检测是图像处理中的基础 技术，用于识别图像中的边缘 和轮廓。通过边缘检测，可以 提取出图像中的重要特征，如
线条、形状等。
Canny边缘检测算法是一种常 用的边缘检测方法，它能够有 效地检测出图像中的弱边缘，
并抑制虚假边缘的检测。
物体识别
总结词
物体识别技术能够自动识别图像中的物体， 为智能驾驶、无人机、机器人等领域提供支 持。
详细描述
物体识别技术利用计算机视觉和深度学习算 法，自动识别图像中的物体，为智能驾驶系 统提供实时路况信息，提高行车安全性；无 人机通过物体识别技术，实现自动跟踪和避 障功能；机器人利用物体识别技术完成更复 杂的任务，提高工作效率。
纹理分析
纹理分析是图像处理中的一项重要技术，用于描述图 像中像素的排列和分布模式。通过对纹理的分析，可
以提取出图像中的重要特征。
输标02入题
灰度共生矩阵是一种常用的纹理分析方法，它通过分 析像素之间的灰度级关系来描述纹理。
01
03
Gabor滤波器是一种基于方向和频率的纹理分析方法， 它能够提取出与特定方向和频率相关的纹理特征。
遥感图像等。
06 图像处理技术在医学影像 中的应用案例
CT图像重建
基于灰度共生矩阵（GLCM）的图像纹理分析与提取
基于灰度共生矩阵（GLCM）的图像纹理分析与提取重磅干货，第一时间送达灰度共生矩阵灰度共生矩阵(Gray Level CO-Occurrence Matrix-GLCM)是图像特征分析与提取的重要方法之一，在纹理分析、特征分类、图像质量评价灯方面都有很重要的应用，其基本原理图示如下：左侧是一个图像，可以看出最小的灰度级别是1，最大的灰度级别是8，共有8个灰度级别。
右侧对应的灰度共生矩阵，左上角第一行与第一列的坐标(1, 1)包含值1，原因在于水平方向上，相距一个像素值，当前像素跟水平右侧相邻像素只有一个是1、1相邻的像素值(灰度级别)对；右侧共生矩阵的原始(1, 2) = 2 说明在像素矩阵中有两个像素值1，2相邻的像素点对、以此类推得到完整的右侧灰度共生矩阵。
根据当前像素跟相邻像素位置不同，可以计算得到不同的共生矩阵，同时根据像素之间的距离不同会输出不同灰度共生矩阵。
总结来说，有如下四种不同角度的灰度共生矩阵：•0度水平方向GLCM•45度方向GLCM•90度垂直方向GLCM•135度方向GLCM根据相邻像素点之间距离参数D不同可以得到不同距离的GLCM。
此外对正常的灰度图像来说，最小灰度值为0，最大的灰度值为255，共计256个灰度级别，所以GLCM的大小为256x256，但是我们可以对灰度级别进行降维操作，比如可以每8个灰度值表示一个level这样，这样原来256x256大小的共生矩阵就可以改成256/8 * 256 /8 = 32x32的共生矩阵。
所以最终影响灰度共生矩阵生成有三个关键参数：•角度 (支持0、45、90、135)•距离（大于等于1个像素单位）•灰度级别(最大GLCM=256 x 56)GLCM实现纹理特征计算灰度共生矩阵支持如下纹理特征计算，它们是：•能量•熵值•对比度•相关性•逆分差这些纹理特征计算公式如下：上述5个是常见的GLCM的纹理特征，GLCM总计由14个特征值输出，这里就不再赘述了！感兴趣的可以自己搜索关键字GLCM。
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。
图像处理中的纹理分析与识别算法研究
图像处理中的纹理分析与识别算法研究随着计算机技术的发展，图像处理在各个领域中得到了广泛应用。
其中，纹理分析与识别算法是图像处理中的重要研究方向之一。
本文将探讨纹理分析与识别算法的研究现状、应用场景以及未来发展方向。
一、纹理分析与识别算法的研究现状纹理是指物体或场景中的细节和表面特征。
纹理分析与识别算法旨在从图像中提取并描述纹理信息，以实现对图像的分类、识别和检索等任务。
目前，已经有许多经典的纹理分析与识别算法被提出和广泛应用。
1. 统计方法统计方法是最早被应用于纹理分析与识别的方法之一。
该方法通过统计图像中像素的灰度值或颜色分布来描述纹理特征。
常用的统计方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差异矩阵（GLDM）等。
这些方法可以有效地描述纹理的统计特征，但对于复杂纹理的描述能力有限。
2. 滤波方法滤波方法是基于滤波器对图像进行纹理特征提取的方法。
常用的滤波方法包括Gabor滤波器、小波变换等。
这些方法可以通过选择不同的滤波器参数来提取不同尺度和方向的纹理特征，从而实现对纹理的描述和识别。
3. 深度学习方法近年来，深度学习方法在图像处理领域取得了显著的成果。
深度学习方法通过构建深度神经网络模型，自动学习图像中的纹理特征。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以有效地提取图像中的纹理特征，并实现对纹理的分类和识别。
二、纹理分析与识别算法的应用场景纹理分析与识别算法在许多领域中有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 医学图像分析在医学图像分析中，纹理分析与识别算法可以帮助医生识别和分析图像中的病变区域。
例如，在乳腺癌检测中，纹理分析算法可以提取乳腺肿块的纹理特征，辅助医生进行早期诊断。
2. 地质勘探在地质勘探中，纹理分析与识别算法可以用于识别地质构造和岩石类型。
通过分析地质图像中的纹理特征，可以帮助地质学家了解地下地质结构，指导矿产资源勘探和开发。
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。
图像处理技术中的纹理合成方法
图像处理技术中的纹理合成方法在图像处理中，纹理合成是一种基于已有纹理图像生成新的、无缝的纹理图像的方法。
它在计算机图形学、计算机视觉和游戏开发等领域中得到广泛应用。
纹理合成的目标是生成具有与原始纹理相似度很高的、连续的图像。
本文将介绍几种常见的纹理合成方法。
一、平铺和剪切方法平铺和剪切方法是最简单直观的纹理合成方法之一。
它通过将原始纹理图像在平面上不断重复平铺，直到填充整个目标图像的区域。
通过剪切和调整重复的纹理，使之无缝连接。
这种方法适用于具有规则和均匀纹理的图像，但对于包含复杂纹理和高频细节的图像效果不佳。
二、基于统计的纹理合成方法基于统计的纹理合成方法是一种通过对原始纹理进行统计分析来生成新的纹理的方法。
它利用原始纹理的统计特征，如颜色分布、纹理方向等，来生成新的纹理图像。
这种方法可以生成具有与原始纹理相似的纹理图像，并且适用于各种类型的纹理。
但是，它无法处理由多个不同纹理组合而成的复杂纹理。
三、基于频域的纹理合成方法基于频域的纹理合成方法是一种将原始纹理图像转换到频域进行处理的方法。
它利用傅里叶变换将图像从时域转换到频域，然后通过对频域数据的操作生成新的纹理图像。
这种方法可以保留纹理的大致形状和结构，但对于纹理的细节处理相对较差。
四、基于样本的纹理合成方法基于样本的纹理合成方法是一种通过从原始纹理图像中选择合适的样本进行拼贴生成新的纹理图像的方法。
它可以通过对样本进行复制、旋转、缩放等变换操作来生成具有高度相似度的纹理图像。
这种方法可以生成视觉上无缝连接的纹理，适用于各种类型的纹理，但对于大规模纹理的处理相对困难。
五、基于机器学习的纹理合成方法基于机器学习的纹理合成方法是一种利用机器学习技术生成新的纹理图像的方法。
它通过对大量的纹理样本进行学习，建立纹理模型，并使用该模型来生成新的纹理图像。
这种方法可以生成高质量的纹理图像，并且可以处理包含复杂纹理和高频细节的图像。
总结起来，图像处理技术中的纹理合成方法有平铺和剪切方法、基于统计的纹理合成方法、基于频域的纹理合成方法、基于样本的纹理合成方法和基于机器学习的纹理合成方法。
图像处理中的纹理分析与纹理特征提取算法研究
图像处理中的纹理分析与纹理特征提取算法研究摘要：图像纹理分析和纹理特征提取是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。
纹理在图像中包含了丰富的视觉信息，能够用于图像分类、目标检测和识别等应用。
本文将介绍图像纹理分析的相关概念和算法，并讨论纹理特征提取的常用方法和应用。
1. 引言图像纹理是指由多个纹理单元组成的图像区域。
这些纹理单元在某种视觉空间上独立地重复出现，形成了具有一定规律的纹理模式。
图像中的纹理可以根据其表现形式分为统计纹理和结构纹理。
统计纹理是指通过统计纹理单元的分布和统计规律来描述纹理特征，而结构纹理则是指通过纹理单元的空间关系来描述纹理特征。
图像纹理的分析和特征提取是图像处理中的重要任务之一。
2. 图像纹理分析算法图像纹理分析是指对图像中的纹理进行描述和分析的过程。
常用的图像纹理分析算法有以下几种：2.1 灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生矩阵是一种描述图像纹理统计特性的方法。
它将图像的灰度级别相邻像素的关系编码成一个矩阵。
通过对该矩阵进行统计分析，可以得到一系列纹理特征。
常用的纹理特征包括对比度、相关性、能量和熵等。
2.2 Gabor滤波器Gabor滤波器是一种用于提取图像纹理特征的滤波器。
它模拟了人类视觉系统中的简单细胞的特性，可以捕捉到图像中的纹理细节。
Gabor滤波器使用一组复指数函数来对图像进行滤波，得到一组滤波响应，然后通过对响应进行统计分析，提取纹理特征。
2.3 小波变换小波变换是一种用于图像分析的时-频分析方法，也可以用于纹理分析。
通过对图像进行小波变换，可以将图像分解为不同尺度和方向上的纹理分量。
然后可以对这些分量进行统计分析，提取纹理特征。
3. 纹理特征提取算法纹理特征提取是指从图像纹理中提取具有表征能力的特征。
常用的纹理特征提取算法有以下几种：3.1 统计特征统计特征是指通过对图像纹理的统计规律进行描述的特征。
常用的统计特征包括对比度、相关性、能量和熵等。
3.2 结构特征结构特征是指通过纹理单元的空间关系来描述纹理特征的特征。
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万方数据
图像纹理分析的方法与应用
作者：张学军， 郭建
作者单位：张学军(西北师范大学教育技术与传播学院,甘肃,兰州,730070)， 郭建(西北师范大学教育技术与传播学院,甘肃,兰州,730070;盘锦市经济技术学校,辽宁,盘锦,124201)
刊名：
黑龙江科技信息
英文刊名：HEILONGJIANG SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION
年，卷(期)：2009(16)
1.占杰;陈阳;陈武凡一种新的基于大尺寸信息的MRF先验模型[期刊论文]-计算机工程与科学 2009(01)
2.方恒;吴怀宇基于MRF和颜色空间的立体图像匹配算法[期刊论文]-计算机技术与发展 2008(12)
3.刘杰;张艳宁;许星;王志印一种基于灰度颁布马尔可夫模型的图像分割[期刊论文]-计算机应用 2008(03)
4.谢磊;李梅;高智勇一种基于小波变换的马尔可夫随机场的视频对象分割[期刊论文]-计算机工程与应用
2008(07)
5.林生佑;叶福军基于MRF的复杂图像抠图[期刊论文]-中国图象图形学报A 2008(03)
6.刘琼;周慧灿;王耀南基于极坐标Log Gabor小波的纹理分析方法[期刊论文]-计算机应用与软件 2008(08)
7.王媛媛基于小波域纹理分析的图像自适应信息隐藏 2008
8.张璐璐;范海玲分形理论在图像信息提取中的应用[期刊论文]-光盘技术 2008(03)
9.褚标小波理论在图像去噪与纹理分析中的应用研究 2008
本文链接：/Periodical_hljkjxx200916052.aspx。