图像纹理的概念-YiruiWu
纹理 surface 基础概念
纹理surface 基础概念"纹理"（Texture）和"表面"（Surface）是计算机图形学中常用的两个概念，它们在图形渲染和计算中有着不同的含义。
纹理（Texture）：纹理是一种二维图像，通常被应用到三维模型的表面以模拟真实世界的外观。
纹理可以包含颜色信息、法线信息、透明度信息等。
在计算机图形学中，纹理经常用于增加模型的表面细节和真实感。
常见的纹理类型包括：-漫反射贴图（Diffuse Map）：包含物体的基本颜色信息。
-法线贴图（Normal Map）：用于模拟表面的凹凸。
-镜面反射贴图（Specular Map）：用于模拟表面的光泽度。
-置换贴图（Displacement Map）：用于改变表面的形状。
在计算机图形编程中，纹理由像素组成，每个像素包含一个或多个颜色分量。
图形渲染引擎会使用纹理映射到三维模型的表面，以显示出模型的细节和颜色。
表面（Surface）：表面通常指的是在计算机图形学中描述物体的外观和属性的数据结构。
表面可以包含几何信息（如顶点坐标）、材质信息（如漫反射颜色、镜面反射等）、法线信息等。
表面可以与纹理结合使用，从而获得更为复杂和真实的外观。
例如，一个三维模型的表面可能由一个包含几何信息的表面数据结构和一个包含纹理信息的纹理对象组成。
在一些图形编程接口中，表面的概念可能会被更具体地表示为"表面"对象（Surface Object）或"绘制表面"（Render Target）。
这些表面对象通常用于指定图形渲染的目标，如渲染到纹理、渲染到帧缓冲等。
总的来说，纹理和表面都是在计算机图形学中用于描述和渲染物体外观的关键概念。
它们通常一起使用，以创建逼真的图形效果。
图像处理中的纹理识别算法研究
图像处理中的纹理识别算法研究随着数字图像处理技术的不断发展，纹理识别算法已经成为了一种非常实用的应用方向。
在纹理识别算法中，我们可以基于不同的特征描述子来对图像中的不同纹理进行分类识别。
本文将对纹理识别算法在图像处理中的应用进行详细阐述。
一、纹理的定义和特征描述子纹理是指空间中某个区域的视觉特性，是由于该区域内的像素点呈现出来的规律性、重复性分布形成的一种感官形态。
纹理是一种全局特征，表达着图像的整体性质，可以用来表示图像的复杂度、变化和结构信息。
由于人眼视觉系统对于纹理的敏感性很高，因此纹理也成为了一种十分重要的特征。
在图像处理领域，我们需要将纹理进行描述和表示，以便于分类识别等应用中的处理。
因此，我们可以采用一些特定的特征描述子，以表达出纹理的特征。
常用的纹理特征描述子包括：1、灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生矩阵是一种度量像素间相对位置关系的方法，将像素灰度值的空间分布转化为灰度共生概率矩阵。
GLCM能够描述一个像素与其周围像素之间的空间关系，可以通过计算相邻像素的灰度值之间的共现频次来确定纹理的特征。
在纹理特征描述中，常用的GLCM参数包括熵、能量、对比度、均值等。
2、局部二值模式（LBP）局部二值模式是一种描述纹理的非常有效的方法，将一个像素的邻域与该像素的灰度值进行比较，将比它大的像素标记为1，比它小的像素标记为0，最后形成一种特定的模式。
LBP能够描述局部纹理的空间分布性，并且对噪声具有较好的鲁棒性。
3、高斯拉普拉斯金字塔（GLP）高斯拉普拉斯金字塔是一种描述纹理的分解方法，将一张图像不断进行模糊和锐化的操作，最终得到一组图像的集合。
通过对不同尺度的图像进行反卷积得到不同的纹理信息，可以有效地描述图像的多尺度特征。
二、纹理识别算法的应用在很多应用中，纹理识别算法可以帮助我们对图像进行分类、识别或者分割等处理。
下面列举几个应用案例：1、医学图像分析在医学图像分析中，纹理识别算法可以帮助我们分析病变组织的纹理特征，进而帮助医生进行诊断和治疗。
计算机形学纹理映射基础知识全面解析
计算机形学纹理映射基础知识全面解析计算机形学纹理映射是图形图像处理中一个重要的技术，它可以将纹理图像映射到三维模型的表面上，使得模型表面呈现出细腻的纹理效果。
在计算机图形学和计算机视觉领域，纹理映射被广泛应用于三维建模、游戏开发、虚拟现实、电影特效等方面。
本文将对计算机形学纹理映射的基础知识进行全面解析，包括纹理的表示、纹理坐标映射、纹理过滤和纹理映射技术的应用等内容。
一、纹理的表示纹理是一种通过图像来描述物体表面外观的技术。
计算机中，纹理可以用一幅位图来表示。
位图是由一系列像素点组成的二维矩阵，每个像素点的颜色值通过RGB模型来表示。
在纹理映射中，我们常用的纹理图像格式有BMP、JPEG、PNG等。
这些图像格式不仅可以表示颜色信息，还可以表示其他图像特征，比如透明度、反射率等。
纹理图像的大小通常是2的幂次方，例如256×256、512×512等。
二、纹理坐标映射纹理映射的基本原理是将纹理图像中的像素映射到模型表面上的坐标。
为了实现这一映射，需要给模型的每个顶点指定一个纹理坐标。
纹理坐标是一个二维坐标，通常用(u, v)表示。
顶点的纹理坐标决定了其在纹理图像中的采样位置。
通过对纹理坐标的插值或者变换，可以得到模型表面上每个点所对应的纹理坐标，从而获取纹理图像中的像素值。
这样，模型表面上的每个点都可以呈现出纹理图像中所对应的颜色。
三、纹理过滤纹理过滤是纹理映射中一个重要的技术，它处理了三维模型表面和纹理图像之间的采样问题。
在纹理映射中，对于模型表面上一个离散的点，需要从纹理图像中获取它所对应的纹理值。
由于纹理图像的像素点是有限的，而模型表面上的点是连续的，因此需要对纹理进行采样过滤。
常用的纹理过滤算法有最近邻采样、双线性插值、三线性插值等。
这些过滤算法可以有效减少纹理映射过程中的失真，提高纹理映射的质量。
四、纹理映射技术的应用纹理映射技术在计算机图形学和计算机视觉领域有着广泛的应用。
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。
lab 纹理特征 -回复
lab 纹理特征-回复【纹理特征】是指物体表面的图案或纹理在数字图像中的表现形式。
纹理特征在图像处理、模式识别和计算机视觉等领域中有着广泛的应用。
本文将从纹理的概念、纹理特征提取方法、纹理分析与应用等方面进行详细解析。
一、纹理的概念纹理是指物体表面的图案或结构，它是由一系列有特定规律排列的细节元素组成的，并具有一定的规则性和重复性。
纹理可以通过触觉或视觉来感知，是人类对物体进行识别和理解的重要依据之一。
在数字图像中，纹理可以看作是一种灰度分布的空间变化规律。
二、纹理特征提取方法通过提取图像的纹理特征，可以得到物体表面的纹理信息，从而实现对纹理的定量描述和分析。
常用的纹理特征提取方法包括直方图、共生矩阵、小波变换和局部二值模式等。
1. 直方图：直方图是将图像像素的灰度级别进行统计，得到各个灰度级别对应的像素数量。
对于纹理图像而言，直方图可以反映纹理的分布情况和亮度变化。
2. 共生矩阵：共生矩阵描述了图像中不同位置像素之间的灰度关系。
通过计算共生矩阵的统计特征，如对比度、相关性和能量等，可以提取出纹理的空间结构信息。
3. 小波变换：小波变换是一种多尺度分析方法，通过对图像进行分解和重构，可以从不同尺度上提取纹理特征。
小波变换在纹理分析中常用于检测不同尺度上的纹理结构和纹理边缘。
4. 局部二值模式：局部二值模式是一种用于纹理特征提取的算法，通过比较像素点与周围像素的灰度差异，将其编码成二进制数值。
局部二值模式可以提取纹理的统计特征，如纹理的均匀性和方向性等。
三、纹理分析与应用通过对纹理特征的分析和处理，可以实现对图像的纹理分类、纹理识别和纹理合成等应用。
1. 纹理分类：纹理分类是指将图像中的纹理区域划分到不同的类别中，实现对图像的纹理类型进行识别和分类。
通过对纹理特征进行提取和建模，可以使用机器学习算法进行纹理分类任务的训练和预测。
2. 纹理识别：纹理识别是指从图像中识别出具有特定纹理特征的目标物体。
纹理特征提取方法
纹理xx 方法发展1973年，Haralick在利用陆地卫星图像研究美国加利福尼亚海岸带的土地利用问题时，开创性地提出著名的GLCM它在纹理分析中是一个很好的方法，广泛用于将灰度值转化为纹理信息。
此外，这个阶段出现的方法主要还有灰度行程长度法、灰度差分统计法，自回归模型法等，这些方法在纹理分类中有一定效果，但是这些方法的后继研究很少，在实际应用中也较少采用从20世纪80年代以来，MRF理论在纹理分析中掀起一阵热潮..，为纹理特征提取找到了一个新的方向，尔后相继出现了MRF模型、Gibbs模型、高斯马尔可夫随机场（GMRF模型、同步自回归模型（SAR）隐马尔可夫随机场模型（HMRF）广义MRF模型和多分辨率MRF等等。
同时，分形理论也为提取纹理特征注入了新的活力。
1984年，Pentland等人在这方面做了开创性的工作，指出分形模型非常适用于描述纹理图像。
后来更多学者将分形用于纹理分类，以分数维来描述图像区域的纹理特征。
其中引人瞩目的是Chaudhuri和Sarker提出了差分计盒算法，这是一种简单、快速、精度高的分形维数计算方法。
也是目前用得较多的一种方法。
随后，Kapan等提出了非常吸引人的扩展分形特征。
90 年代以后随着小波理论的发展，小波在纹理特征提取中的应用也不断发展。
近年来，较引人瞩目的是ojala等于2002年提出的局部二进制模式（LBP，该方法分析纹理的吸引人的地方在于其计算复杂度小，具有多尺度特性和旋转不变特性，在纹理检索领域得到应用。
纹理是图像分析中常用的概念，指的是图像像素的灰度或者颜色的某种变化。
纹理特征，这里指得是利用计算机技术从数字图像中计算出来的可以定量描述人对纹理的定性的感知的某些参数，它对区域内部灰度变化或者色彩变化的某种规律进行量化，这些纹理特征能够尽可能地缩小纹理的类内差距，同时尽可能增大纹理的类间差距方法分类1.统计家族（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）（1）GLCM（灰度共生矩阵）：该方法是建立在估计图像的二阶组合条件概率密度基础上（2）半方差：该方法是一种基于变差函数的方法，由于变差函数反映图像数据的随机性和结构性。
识别物体的纹理
识别物体的纹理纹理是我们日常生活中常见的一个特征，它能帮助我们区分不同的物体，让我们能够轻松辨认出我们所见到的事物。
本文将介绍纹理的基本概念以及如何识别物体的纹理。
一、纹理的定义和分类纹理是指物体表面形成的特定外观和手感，在光线照射下表现出来的规律和特征。
根据纹理的不同特点，它可以分为粗糙纹理、光滑纹理和混合纹理三种类型。
1. 粗糙纹理：表面不平整，带有许多凸起和凹陷，例如岩石表面、砂纸等。
2. 光滑纹理：表面平整，没有凸起和凹陷，例如玻璃、镜子等。
3. 混合纹理：同时具备粗糙和光滑纹理的特点，例如木头、织物等。
二、识别物体纹理的方法纹理作为物体的特征之一，可以通过以下方法来进行识别：1. 视觉识别：通过观察物体表面的纹理特征来判断其种类。
我们可以用肉眼观察物体表面的细节，比如颜色、纹理线条的分布、纹理的形状等来进行识别。
例如，用肉眼观察一块木头的纹理可以判断出它是某种树木制成的。
2. 触觉识别：通过触摸物体表面的纹理特征来判断其种类。
我们可以用手指触摸物体表面，感受到其是否平滑、粗糙或有特定的纹路特征。
例如，触摸不同种类的布料可以感受到它们的纹理差异。
3. 图像处理：利用计算机视觉技术，通过对图像进行分析和处理来识别物体的纹理。
这种方法通过运用图像处理算法，提取物体表面的纹理特征，并与已知的纹理特征进行比对，从而实现纹理识别。
这种方法可以应用于自动驾驶、视觉导航等领域。
三、纹理的应用纹理不仅仅是我们感知世界的一种方式，还在许多领域有着广泛的应用：1. 计算机图形学：纹理贴图是计算机图形学中常用的技术之一，通过将纹理图像应用到物体表面上，使其更加逼真和真实。
2. 艺术设计：艺术家可以利用不同种类的纹理来创造出精美的艺术品，增加作品的层次感和表现力。
3. 材料科学：纹理在材料科学中有着重要的作用，可以用来改变材料的物理性质和化学性质，提高材料的性能。
4. 纹理识别技术：基于纹理的物体识别可以应用于自动化生产、安防监控等领域，提高工作效率和准确性。
基于图像处理的纹理分析与识别技术研究
基于图像处理的纹理分析与识别技术研究第一章纹理与纹理分析1.1 纹理的定义与应用纹理是指具有重复性和规律性的线条、形状或颜色等在视觉上呈现出的图案。
在自然界和人工制品中，纹理广泛存在并具有多种应用，如木纹、皮纹、纸纹等。
纹理能够增强物体的视觉效果，使得其更具美感和艺术性。
此外，纹理还能够用于物体的识别与分析，特别是在计算机视觉领域，纹理分析成为一项研究热点。
1.2 纹理特征提取在进行纹理识别和分析时，首先需要对纹理进行特征提取。
目前广泛应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）和小波变换等。
1.2.1 局部二值模式局部二值模式（LBP）是一种基于局部像素的纹理特征提取方法，可以描述图像中各像素与其邻域像素的差异性，从而反映图像的纹理特征。
通过对图像中所有像素应用LBP算子，可以得到一个二进制位串，表示图像纹理信息。
1.2.2 灰度共生矩阵灰度共生矩阵（GLCM）是一种描述图像中像素间灰度分布的统计方法。
通过计算像素对之间出现的灰度级对数，可以提取图像的纹理特征。
常用的GLCM纹理特征包括对比度、相关性、能量和熵等。
1.2.3 小波变换小波变换是一种基于多尺度分析的信号处理方法，能够将信号分解成不同的分辨率和频率段。
在纹理特征提取中，通过对图像进行小波分解，可以得到不同频率和方向上的纹理信息，从而提取纹理特征。
第二章图像处理技术2.1 图像处理方法图像处理是指对数字图像进行操作和处理的技术，包括图像增强、滤波、变形和分割等。
这些方法常用于图像的预处理和分析。
2.1.1 图像增强图像增强是指通过对图像的像素值进行变换和调整，改善图像的质量和清晰度的方法。
图像增强可以帮助提升图像的视觉效果，并有助于后续的图像处理和分析。
2.1.2 图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑和去噪的方法，可以通过滤波器将图像中的噪声和干扰去除，从而得到更加干净和清晰的图像。
2.1.3 图像变形图像变形是指对图像进行旋转、缩放、平移等几何变换的方法，可以改变图像的形状和大小。
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系统实例
数据采集、特征提取：
长度、宽度、磁性、磁性的位置，光反射亮度、 光透射亮度等等
特征选择：
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别：
确定纸币的面额及真伪
模式识别应用举例
模式识别应用举例
汽车车牌识别
• 从摄像头获取包含车牌的彩色图象
• 车牌定位和获取
• 字符分割和识别 输入图象 特征提取 粗略定位
SUSAN算法通过核值相似区（Univalue Segment Assimilating Nucleus，USAN）实现角点特征的检测； 采用的角点检测模板是一种圆形的模板，如下图所示：
模式识别的发展简史
80年代 以Hopfield网、BP网为代表的神经网络模 型导致人工神经元网络复活，并在模式识 别得到较广泛的应用。 90年代 小样本学习理论，支持向量机也受到了很 大的重视。
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主要实用系统举例
文字识别（Character Recognition）
OCR（Optical Character Recognition）
• 模式识别发展历史
• 图像特征介绍
系统实例
纸币识别器对纸币按面额进行分类 5元 10元 20元 50元 100元
面额
系统实例
长度(mm) 136 141 146 151 156 宽度(mm) 63 70 70 70 77
5元 10元 20元 50元 100元
系统实例
5元 10元 20元 50元 100元 磁性 有 有 有 有 有 金属条位置(大约) 54/82 54/87 57/89 60/91 63/93
一般常用一阶和二阶导数来描述和检测边缘。
图像特征介绍
• 图像的边缘特征
• 图像点特征
• 图像纹理特征
• 图像形状特征
图像点特征
如果图像中的一个非常小的区域的灰度幅值与其领 域值相比有着明显的差异，则称这个非常小的区域称为 图像点（一般意义上的孤立像素点），如下图所示。
图像角点的概念
关于图像角点的定义有多重不同的看法。从直观可 视的角度出发，两条直线相交的顶点可看作是角点（如 图10.8所示）；物体的几个平面的相交处也可以看作是 角点，等等。从图像特征的角度出发，图像中周围灰度 变化较为剧烈的点可看作是角点；图像边界上曲率足够 高的点也可看作是角点，等等。
各类空间的概念
模 式 识 别 三 大 任 务
对象空间 模式采集：从客观世界（对象 空间）到模式空间的过程称为 模式采集。 特征提取和特征选择：由模式 空间到特征空间的变换和选择 。 类型判别：特征空间到类型空 间所作的操作。
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模式空间
特征空间
类型空间
图像模式识别
• 模式识别定义
• 模式识别应用举例
• 模式识别发展历史
• 图像特征介绍
模式识别的发展简史
1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅读0-9的 数字。 30年代 Fisher提出统计分类理论，奠定了统计模 式识别的基础。 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论——傅京 荪提出句法/结构模式识别。 60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识 别方法得以发展和应用。
模式类(Class)：具有某些共同特性的模式的集合。
模式识别系统
模式识别系统的主要环节： 特征提取： 符号表示，如长度、波形、。。。
特征选择：
选择有代表性的特征，能够正确分类
学习和训练： 利用已知样本建立分类和识别规则
分类识别：
对所获得样本按建立的分类规则进行分 类识别
模式识别系统
训练集：是一个已知样本集，在监督学习方法中， 用它来开发出模式分类器。 测试集：在设计识别和分类系统时没有用过的独立 样本集。 系统评价原则：为了更好地对模式识别系统性能进 行评价，必须使用一组独立于训练集的测试集对系 统进行测试。
智能交通（Intelligent Traffic）
车牌、车型。
语音识别（Speech recognition）
翻译机，身份识别等
目标识别
ATR（Automaic Target Recognition）
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图像模式识别
• 模式识别定义
• 模式识别应用举例
• 模式识别发展历史
• 图像特征介绍
图像特征介绍
图像的角点特征示意图
图像角点的概念
角点检测方法有很多种，其检测原理也多种多样，但 这些方法概括起来大体可以分为三类:
一是基于模板的角点检测算法；
二是基于边缘的角点检测算法； 三是基于图像灰度变化的角点检测算法。 其中，基于图像灰度变化的角点检测算法应用最为广泛。
SUSAN角点检测算法
1、SUSAN算法的原理
图像模式识别
巫义锐
河海大学计算机与信息学院 个人网址：wuyirui.github.io 电子邮箱：wuyirui@
图像模式识别
• 模式识别定义
• 模式识别应用举例
• 模式识别发展历史
• 图像特征介绍
模式识别定义
模式识别(Pattern Recognition)：确定一个样本的类别属 性（模式类）的过程，即把某一样本归属于多个类型中的某 个类型。 样本（Sample)：一个具体的研究（客观）对象。如患者， 某人写的一个汉字，一幅图片等。
• 图像的边缘特征
• 图像点特征
• 图像纹理特征
• 图像形状特征
图像的边缘特征
图像边缘具有方向和幅度两个特征。沿边缘走向 ，像素的灰度值变化比较平缓，而沿垂直于边缘的走 向，像素的灰度值则变化比较剧烈。这种剧烈的变化 或者呈阶跃状（step edge），或者呈屋顶状（roof
edge），分别称为阶跃状边缘和屋顶状边缘。
பைடு நூலகம்
模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描述（定量的 或结构的描述），是取自客观世界的某一样本的测量值的集 合（或综合）。
模式识别定义
特征(Features)：能描述模式特性的量（测量值）。在统 计模式识别方法中，通常用一个矢量 表示，称之为特征 矢量，记为
x
x ( x1, x2 ,, xn )
分割字符
识别、输出
确定类型
精细定位
总结
• 训练过程(Training) 信息获取 预处理 特征提取 训练（学习分类规则） • 识别过程(Testing) 信息获取 预处理 特征提取 分类（利用学到的分类规则）
训练
分类器设计 信息获取 预处理 特征提取与选择
分类决策
图像模式识别
• 模式识别定义
• 模式识别应用举例