基于统计几何的纹理特征提取及分类算法
基于二元树复小波和SVD不变性的纹理图像分类算法
基金项 目：国家 自然科学基金 （０７９ ２ 、中国博 士后基金 （００ ４１６） ６８ ３０ ） ２ １０ ７６ ５ 、ＮＪＩ ， 省杰 出青年基金 （０叫Ｑ ｏ２ 、 ２ １ ０ ３） 成都大学
青年基金 （ｏ０ Ｕ ） ２１） ７ 资助项 目．
作者简介 ： 黄荣兵 （９ ７ ） 男 ，博士 ， １７ ～ ， 讲师 ， 从事 图像处理 、 模式识别及 图像检索技术研究 ．
佳地 描述 时频域 的局 部 特性 ， 可达 到 空 间域 和频 域
联合测不准下限 ． Ｇｂｒ 将 ａｏ 函数进行旋转和尺度变
换 构造 的 Ｇｂｒ 波器 组可用 来 提取 多 尺度 的 图像 ａｏ滤 信息 ， 但用该 方法 得到 的特征 向量 维数过高 ， 计算量
得许多有用 的信息 ． 纹理分析在基于内容的图像检 索、 目标识 别 、 医学 图像分 析等应用 领域 有着 巨大 的
此外 ， ａｏ Ｇ ｂｒ函数 能 够 很好 地模 拟 人类 视 觉 感 受 ， 最
收稿 日期 ： ００ ７— ９ ２ １ —０ ０ ．
特性， 但它的冗余 度远 小于 Ｇｂｒ ａｏ 小波变换 的冗余 度， 其结构如图 １ 所示 ． 为了使得 Ｄ －Ｗ 具备近似 ＴＣ Ｔ
平移不 变性 ， 可对 树 状 结构 的每 一 层 滤波 器 的输 出 做 因子 为 ２的下 采样 ． 从图 １ 中可 以看 出 ，ＴＣ Ｔ由两棵平行的小波 Ｄ －Ｗ
影响， 而纹 理分类 又 是纹理分 析 中最 重要 的方 面 ． 要
太大 ， 并产生较多的冗余信息【 ． ４ 】
另 外 ， 年来有 学 者 提 出 的双 树 复数 小 波变 换 近 （ ｕｌｒｅＣ ｍ ｌ ｖｌｔ ｒ ｓ ｒ Ｄ ＿ｗＴ 不 Ｄ ａ ｔ ｏ ｐ ｘ Ｗａｅ ａ ｆ ｍ， ＴＣ ） —ｅ ｅ ｅＴｎｏ
图像纹理分析及分类方法研究的开题报告
图像纹理分析及分类方法研究的开题报告一、选题背景及意义：图像纹理分析及分类是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，其主要目的是提取图像中的纹理特征，并将其应用于图像的分类、检索、识别等各种应用中。
随着计算机技术的不断发展，图像纹理分析及分类的应用范围越来越广泛，如零售业的货架识别、医学影像的疾病诊断、农业作物识别等。
目前，图像纹理分析及分类的研究主要集中在基于纹理特征的算法，如灰度共生矩阵、局部二值模式、Gabor滤波器等。
这些方法虽然能够有效地识别图像中的纹理特征，但仍存在一些问题，如参数的设置需要专业人员进行手动调整、计算复杂度较高、对图像的光照、旋转等变换敏感等。
因此，如何提高图像纹理分析及分类的准确率和鲁棒性，是当前该领域研究的重要方向之一。
二、研究内容：本文主要研究图像纹理分析及分类的方法，包括以下方面：1. 建立基于卷积神经网络的纹理特征提取模型。
通过训练深度神经网络，从图像中自动提取特定的局部纹理特征，解决传统纹理特征手动设置参数的问题。
2. 研究不同神经网络结构对纹理特征的提取效果的影响。
通过实验对比，找出较优的神经网络结构，提高纹理特征提取的准确率和鲁棒性。
3. 研究基于深度学习的图像纹理分类算法。
以建立的纹理特征提取模型为基础，采用支持向量机、随机森林等分类算法，对不同类型的纹理进行分类，提高分类精度。
三、研究方法：本文主要采用实验研究方法，通过构建实验平台、收集图像数据、设计算法流程等方式进行研究。
具体步骤如下：1. 数据采集和预处理。
从现有数据集中选取适当的图像数据，将其进行预处理，包括去噪、尺寸调整等。
2. 神经网络模型构建和训练。
使用TensorFlow等深度学习框架，构建纹理特征提取模型，并对其进行训练。
3. 神经网络结构优化。
通过改变神经网络层数、神经元个数等参数，进行实验对比，得出最优的神经网络结构。
4. 图像纹理分类算法研究。
采用支持向量机、随机森林等机器学习算法，对不同类型的纹理进行分类。
高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化
高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化高光谱遥感图像是一种获取地面物体反射光谱信息的重要数据源。
在资源环境监测、农业生产、城市规划等领域，高光谱遥感图像的特征提取与分类算法优化具有重要意义。
本文将重点探讨高光谱遥感图像中的特征提取与分类算法优化的方法和技术。
一、高光谱遥感图像的特征提取方法在高光谱遥感图像中，每个像素点包含多个波段的光谱信息，因此特征提取主要是从光谱、空间和纹理等多个方面进行。
以下介绍几种常用的特征提取方法：1. 光谱特征提取：光谱特征提取是指通过分析各个波段的光谱反射率，获取区分不同地物的特征。
常用的方法有平均光谱曲线、光谱强度、光谱比值等。
可以利用统计学方法或者光谱分解等技术进行光谱特征提取。
2. 空间特征提取：空间特征提取是指通过分析高光谱图像像素点之间的空间关系，提取地物的空间分布特征。
常用的方法有纹理特征、空间模式指数等。
可以利用滤波器、卷积操作、灰度共生矩阵等技术进行空间特征提取。
3. 纹理特征提取：纹理特征提取是指通过分析高光谱图像中地物表面纹理的特征，提取地物的纹理信息。
常用的方法有灰度共生矩阵、小波变换、局部二值模式等。
可以通过计算纹理特征的统计值或者采用机器学习方法进行纹理特征提取。
以上是高光谱遥感图像中常用的特征提取方法，通过综合运用各种方法，可以获得更多的特征信息，提高特征提取的准确度和鲁棒性。
二、高光谱遥感图像的分类算法优化高光谱遥感图像分类是指将图像中的每个像素点划分到不同类别中，以实现对地物的识别和分类。
分类算法的优化可以提高分类的准确性和效率。
以下介绍几种常用的优化算法：1. 监督分类算法优化：监督分类算法是指在训练样本的基础上，通过对特征进行提取和选择，利用统计学或模型建立分类器，实现对遥感图像进行分类。
常用的监督分类算法有支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）等。
通过优化特征选择、样本分布策略和分类器参数等方面，可以提高分类的准确性。
一种图像检索中纹理特征提取的方法
母波 （ ） 通过 ａ 尺度 发生 变化 ， 向 ＠ 变化 方
为：
０＝ △ ０ ０＝ ， Ａ ２丌 （ ４）
基于频谱 的 Ｇ ｂ ｒ 换分析 纹理特征 的方 法。 ａｏ变
（ ） ｅ一 ‘ “． ＝ 砰
＝ ｅ （２￣ （ （ 一 － ２
将 所有 滤波 器的最 高上 限频 率 和最 低下 限频
率 分别 设 为 ０４和 ００ ， ． ．３ 由人 眼 的 视觉 特 性 ， 频 此 率 范 围可 以完全 满足人 眼对纹 理 的感知 。 可确定 中心频 率为（ ， ， ＝ ， ， 其 中 ： ０ ｍ １ … Ｍ， ）
取 出纹 理 特 征 ． 而 获 得 纹 理 的 定 量 定 性 描 述 的处 理 从
Ｃ（，） ｂ ｘｙ 由小 波 变 换 的 母 波 得 到 ：
（ ） ＝ （ ） （ ２）
过程Ｉ １ 】 。纹理 分析包 括 ： 模型分 析方 法 ： ① 基于像 素进
行。 建立 纹理模 型 ， 而后做 出分析 。 模型 分析方 法通常
维普资讯
图 形 图 像
ｉ
种图像检索中纹理特征提取的方法
丛 鑫 ． 孙 劲 光
（ 宁工程技 术大学 电子 与信息 工程 系 ， 辽 葫芦 岛 １ ５ ０ ２ １５）
摘
要 ：基于 内容的检 索技术 就是 直接根据描 述媒 体对 象 内容的各 种特征 进行检 索 ． 它的研 究 目标是 提供 在 没有人参 与的情 况下能 自动识别或理 解 图像 重要特征 的算 法。本 文介绍 了基 于 Ｇａｏ ｂ ｒ滤波 器和 Ｇａｏ 小波变换提取 纹理特征 的分析 方法 ， ｂｒ 以及 对 Ｇａｏ ｂ ｒ小波进 行 了高斯 归一化 以提 高对 图像检 索
一种基于图像处理的裂缝自动检测算法
一种基于图像处理的裂缝自动检测算法一、裂缝自动检测算法概述随着现代工程的快速发展，对结构健康监测的需求日益增长。
裂缝作为结构损伤的一种重要表现，其检测和评估对于确保工程安全至关重要。
传统的裂缝检测方法依赖于人工目视检查，这种方法不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响。
因此，开发一种基于图像处理的裂缝自动检测算法显得尤为重要。
这种算法能够自动化地从图像中识别和测量裂缝，大大提高了检测的效率和准确性。
1.1 裂缝自动检测算法的核心特性裂缝自动检测算法的核心特性包括高准确性、高效率和适应性强。
高准确性意味着算法能够准确地识别出图像中的裂缝，即使在复杂的背景和光照条件下也能保持较高的识别率。
高效率则表示算法能够快速处理大量图像数据，满足实时监测的需求。
适应性强则是指算法能够适应不同类型的结构表面和裂缝形态。
1.2 裂缝自动检测算法的应用场景裂缝自动检测算法的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 桥梁监测：自动检测桥梁表面的裂缝，评估桥梁的健康状况。
- 大坝检查：监测大坝表面和内部的裂缝，预防潜在的安全隐患。
- 建筑外墙检查：检测建筑物外墙的裂缝，评估建筑物的结构完整性。
- 道路检测：识别路面裂缝，为道路维护和修复提供依据。
二、裂缝自动检测算法的工作原理裂缝自动检测算法通常包括图像预处理、裂缝特征提取、裂缝识别和裂缝参数测量等几个关键步骤。
2.1 图像预处理图像预处理是裂缝检测算法的第一步，其目的是提高图像的质量，为后续的特征提取和识别打下良好的基础。
预处理步骤通常包括去噪、增强对比度、灰度化和二值化等操作。
去噪可以减少图像中的随机噪声，增强对比度有助于突出裂缝与背景的差异，灰度化和二值化则简化了图像数据，便于后续处理。
2.2 裂缝特征提取裂缝特征提取是算法的核心环节，其目的是从预处理后的图像中提取出与裂缝相关的特征。
这些特征可以是裂缝的颜色、纹理、形状或几何属性。
特征提取的方法多种多样，包括基于边缘检测的算法、基于纹理分析的算法和基于机器学习的算法等。
基于模态信息度评估策略的掌纹掌静脉特征识别方法
基于模态信息度评估策略的掌纹掌静脉特征识别方法目录1. 内容描述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 国内外研究现状 (5)1.4 本文工作概述 (6)2. 相关理论基础 (7)2.1 掌纹特征的提取 (8)2.2 掌静脉特征的提取 (10)2.3 信息度评估理论 (11)2.4 模式识别基础 (12)3. 基于模态信息度评估策略的特征识别方法 (13)3.1 特征选择与优化 (15)3.1.1 特征选择算法 (16)3.1.2 特征优化策略 (17)3.2 模态信息度评估过程 (18)3.2.1 模态信息的提取 (19)3.2.2 信息度的量化 (20)3.2.3 信息度评估模型 (22)3.3 掌纹掌静脉特征融合 (23)3.3.1 掌纹掌静脉特征的融合策略 (24)3.3.2 融合模型及其优化 (26)3.4 识别算法设计与实现 (27)3.4.1 识别算法原理 (28)3.4.2 编码与解码过程 (29)3.4.3 算法实现细节 (30)4. 实验验证与分析 (31)4.1 实验环境与数据集 (32)4.2 实验方案设计 (33)4.3 系统性能评估标准 (33)4.4 结果与分析 (34)4.4.1 识别准确率对比 (35)4.4.2 实验结果分析 (36)4.4.3 实验方案优化建议 (37)5. 结论与展望 (38)5.1 研究结论 (39)5.2 未来工作展望 (40)5.3 对未来研究的启示 (41)1. 内容描述本研究旨在提出一种高效的特征识别方法，通过评估不同分辨率下的掌纹和掌静脉图像的模态信息度，即每一种图像类型提供的关于身份鉴别信息的重要性，来提升身份认证的准确性。
在当前的生物特征识别领域中，图像质量对识别结果有着根本性的影响。
掌纹和掌静脉作为人类的独特生物特征，提供了丰富的模式信息，但由于其成像过程中可能受到的诸如照明条件、手指姿势、皮肤状态等外界因素的影响，其质量变异较大。
基于纹理特征的高分辨率遥感影像分类方法
基金项 目 ：国家 自然科 学基 金项 目（ ４ １ １ ６ １ ０ ７ ３ ） ； 广西青 年科 学基 金项 目（ ２ ０ １ ２ Ｇ Ｘ Ｎ Ｓ Ｆ Ｂ Ａ ０ ５ ３ １ ３ １ ） ； 广 西空 间信息 与 测绘 重 点实 验 室研究 基金 项 目（ 桂科 能 １ １ ０ ３ １ ０ ８— １ ７ ； １ ２ ０ ７ １ １ ５— ０ ３ ） ； 广 西 自然科学 基金 创新 研究 团队项 目（ ２ ０ １ ２ Ｇ Ｘ Ｎ Ｓ Ｆ Ｇ Ａ ０ ６ ０ ０ ０ １ ） 作者简 介 ：韦春桃 （ １ ９ ６ ８ 一） ，博 士 ，教 授 ，研 究方 向 ：数 字摄 影测 量与 遥感 ， ｗ ｃ ￣ Ｏ ０ ５ ＠ｇ ｌ ｕ ｔ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ 。 引文 格式 ：韦春 桃 ，王宁 ，张利恒 ，等 ．基 于纹理 特 征 的高 分 辨 率 遥感 影像 分 类 方 法 ［ Ｊ ］ ．桂 林理 工 大 学 学 报 ，２ ０ １ ３ ，３ ３
作 为遥 感 影 像 中非 常 重要 的 特 征 ，反 映 了遥 感 影 高 的性 能 ，本 文采 用 灰 度 共 生 矩 阵 和 小 波 变 换 提
像 的灰 度性 质 和空 间结 构 关 系 ，相 对 于光 谱 特征 ， 取纹理 特征 ，利 用提 取 的纹 理 特 征作 为 特 征 向量 ， 纹理 特征 受 传 感 器 、大 气 和地 表 环 境 的 影 响 相 对 建立 支持 向量 机 分 类 模 型 对 高 分 辨 率 遥 感 影 像 进 较小 ，研究 表 明利 用 纹 理 特 征 进 行 遥 感 影像 分类 行 了分 类 ，并对 其分 类结果 进行 了分 析 和评价 。 能够 提高 分 类 精 度 Ｊ 。 陈启 浩 等 通 过 灰 度 差 矢 量法 快速 提 取 纹 理 特 征 ，利 用 神 经 网 络 并 辅 以纹
三维目标分类法
三维目标分类法三维目标分类法是一种将物体分为不同类别的方法，它基于物体的三维形状和结构特征。
这种分类方法在计算机视觉、机器人技术和模式识别等领域得到了广泛应用。
本文将介绍三维目标分类法的基本原理和常见的分类算法。
一、三维目标分类的基本原理三维目标分类是指根据物体的三维形状和结构特征将其分为不同类别。
三维形状和结构特征包括物体的几何形状、表面纹理、颜色分布等。
通过对这些特征的提取和分析，可以将物体进行分类。
二、三维目标分类的常见算法1. 基于特征匹配的分类算法：这种算法通过提取物体的几何形状和纹理特征，然后将其与已知类别的模板进行匹配，从而实现分类。
常用的特征包括形状描述子、表面纹理特征等。
2. 基于机器学习的分类算法：这种算法通过训练样本集，学习物体的分类规律，然后使用学习到的模型对新的物体进行分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
3. 基于深度学习的分类算法：这种算法利用深度学习网络对物体的三维形状和结构特征进行学习和提取，然后使用学习到的模型对新的物体进行分类。
常用的深度学习网络包括卷积神经网络、循环神经网络等。
三、三维目标分类的应用领域1. 机器人技术：三维目标分类可以帮助机器人识别和分类周围的物体，从而实现对环境的感知和理解。
这对于机器人进行自主导航、抓取物体等任务非常重要。
2. 计算机视觉：三维目标分类可以应用于图像和视频的分析，实现对物体的自动识别和分类。
这对于图像检索、视频监控等应用具有重要意义。
3. 模式识别：三维目标分类可以应用于模式识别领域，实现对不同类别物体的自动分类。
这对于语音识别、手写字符识别等任务非常有用。
四、三维目标分类的挑战和未来发展1. 多样性：物体的形状和结构具有很大的多样性，这给三维目标分类带来了挑战。
如何提取和描述不同物体的特征，是目前研究的重点之一。
2. 鲁棒性：三维目标分类在不同环境和光照条件下的鲁棒性是一个难点。
如何提高分类算法的鲁棒性，是未来研究的方向之一。
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中 图分 类 号 ： Ｎ９ １ ３ Ｔ ３ １ Ｔ １ ． ； Ｐ ９ ７ 文献标识码： Ａ
Ｉ ａ ｅ ｔ ｅ ｅ ｔ ａ ｔｏ ａ ｍ ｇｅ ｆ ａ ｕｒ ｘ ｒ ｃ ｎ ｎｄ ｌ ｓｉ ｃ ｔｏ ｂａ ｅ ｎ ｔ ｔｓ ｃ ｌ ｉ ｃａ ｓｆ ａ ｎ ｓ ｄ ｏ ｓａ ｔ ａ ｉ ｉ ｉｉ ｇｅ ｍ ｅ ｒｃ ｅ ｔ ｅ ｏ ｔｉ ａ ｆ ａ ｕｒ ｓ ｌ
ｓ ｓｅ ａ ｄ ｓ ｂ ｌｓ ｓ ｓｅ ｗ ｈ ｃ ａ ｃ ｉ ｖ ｉ ｈ ｙ ａ ｃ ｒ ｔ ｅ ｔ ｒ ｌｓｉ ｃ ｔ ｎ Ａｓａ ｎｅ ｆ ａｕ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｙ ｔ ｍ ｎ ｕ ｃａ ｓ ｙ ｔ ｍ， ｉ ｈ ｃ ｎ ａ ｈ ｅ ｅ ｈ ｇ ｌ ｃ ｕ ａ ｅ ｔ ｘ ｕ ｅ ｃ ａｓｆ ａｉ ． ｗ ｅ ｔ ｒ ｘ ｒ ｃｉ ｉ ｏ ｏ
…
＝
ｎ 一 ｊ ，
中 采用二次投票法对粗分类的结果做 精确的判别。二 次投
唧 ，夏 ｚ １
ｄ ｌ０ 、
ｎ ｊ ） － １ 吣（
７
票法是利用粗 分类得到 的 ｎ 个待选类别号，再对 测试纹理 子图做一次投票选择 ， 选择 这 ｎ 个类别得票最多的一 个做
阳
Ｚｈａ ｅ ｑｉｎ ｎｇＷ ｎ ａ
（ ｃｏ ｌ ｆｎｏｍａｏ ｄ ｍｍｕ ｉ ｔ ｎＥ ｇ ｅｒ ｇ Ｎｏｔ ｉ ｅ ｉ ｆ ｈｎ， ａ ｕｎ ０ ０５ ， ｉａ Ｓｈ ｏｏ ｆｒ ｆ ｎａ ｌ ｉ ｎ Ｃｏ ｎｃ ｉ ｎ ｉ ｅｎ ， ｒ Ｕｎ ｍ￣ｏ ｉａＴ ｉ ａ， ３０ １Ｃｈｎ ） ａｏ ｎ ｉ ｈ ｖ Ｃ ｙ
ｉ ｅｐ ｃａｌ ｔ ｄ ｅ ｈ ａ ｅ ．ｎ ｅ ｔ ｘ ｕ ｅ ｃａｓ ｃ ｔ ｎ ｓ ｓｅ ｉ ｃ ｎ ｔ ｃ ｅ ｙ ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｈ ｓ ｔ ｏ ｓ、ｉｈ ｓ ｓ ｅ ｉｌ ｓ ｉｄ ｉ ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｄ ｔ ｅ ｔ ｒ ｌｓ ｆ ａｉ ｙ ｔｍ ｓ ｏ ｓ ｕ ｔｄ ｂ ｏ ｉ ｇ ｔ ｅｅ ｍｅ ｈ ｄ Ⅳ ｔ ｙ ｕ ｎ ａ ｈ ｉ ｉ ｏ ｒ ｉ
ｎ
Ｈ Ｊ 南
曙 ㈥
为 最终 的判别结果 。在此 过 程中有可能 出现 ｎ 个类别 得 票数一样多的情况 ，为避免程 序陷于循环 ，我们引入二分
其 中 ｇ 分 别 是 Ｎ Ｃ（ ， Ｏ ｏ ） —Ｖ—ａ ， 类器 的权值，当出现得票数一样的情 况时，由待测子 图在 Ｏ ｌ）Ｎ Ｃ（ ， Ｉ ｌ ） ａ ａ Ｒ ￣ （
ｍｅ ｈ ｄ Ｓ ｅ ｃ ｂ ｓｔ ｅ ｔ ｒ ｔ ｍ ａ ｅ ｆ ｎ ｔ ｎ Ｔｈ ｒ ｙ ｉ ｇ ｓｓ ｌ ｎ ｏ ａ ｓｒｅ ｆｂ ｎ ｒ ｍ ａ ｅ ｔ ｔ ｏ ， ＧＦ ｄ ｓｒ ｅ ｈｅ ｔｘ ｕ ｅ ｗｉ ｉ ｇ ｕ ｃ ｉ ． ｅ ｇ ａ ｍａ ｅ ｉ ｐ ｉ ｉ ｔ ｅ ｓ ｏ ｉ ａｙ ｉ ｇ ｓｗｉ ｉ ｈ ｏ ｔ ｉ ｈ ｖ ｒ ｂ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ． ｅ ｔ ｘ ｒ ｅ ｃ ｐ ｉ ｎ ｆａｕ ｅ ｃ ｎ ｂ ｅ ｕ ｅ ｙ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ｄ ｄ ｍａｎ ａ ｄ ｇ ｏ ｔ ｃ ｔ ｐ ｌ ｇ ａ ａ ｌ ｈ ｅｈ ｌｓ ｉ Ｔｈ ｅ ｔ ｅ ｄ ｓ ｒ ｔ ｅ ｔ ｒ ａ ｅ ｄ ｄ ｃ ｄ ｂ ｏ ｎ ｃ ｅ ｏ ｉ ｎ ｅ ｍｅ ｒ ｏ ｏ ｏ ｙ ｕ ｉ ｏ ｈ ｉ
Ａ ｓｒ ｃ ： ｅ ｔ ｒ ｒｃ ｇ ｉｏ ｏｔｎ ｐｃ ｎｔｅ ｅ ｆ ｏ ｕｅ ｉｏ ．ｔ ｉ ｃｌ ｅ ｍｅ ｃ ｌｅｔｒｓ Ｓ Ｆ ｂ ｔａ ｔ Ｔ ｘｕ ｅ ｅ ｏ ｎｔ ｎｉａ ｉ ｒ ｔ ｏ ｉ ｉ ｌ ｏ ｍｐ ｔｒ ｓ ｎ ｓ ｔｔ ａ ｇ ｏ ｔ ａ ｆａ ｅ （Ｇ ） ｉ ｓ ｎ ｍｐ ａ ｔ ｈ ｆ ｄ ｃ ｉ ｖｉ ａｓ ｉ ｉ ｒ ｕ
散小波变换 等方法。
ｇｙ ｕ＝ 】
≠
（ ３ ）
其 中 ： ， ： 是单个 连通 区域 中像素点 ｌ 』 Ｉ Ｉ Ｉ 的集合，简单 的讲 即 ｌ为 中像 素的个数 ，（ ， 为像素 ） 同等权重下的连通区域的质 。 每一 幅图像将对应于一系列 的二值 图像 （ 数量 的多少
（ ｙ ｛ ｌ ， －｝ ， Ｈ １， （ ｙ ｛，一 一｝ ｘ ） ｏ， ｎ １ ｏ， ｝ ｆｘ ） ０， ， １， ， ∈ ，… Ｘ ｛ １ 一 …， ，－ １ ・
：） ， 是像素点在 ， 处的灰度值 。当一幅图像 ／ ，） ） 由
一
则度为 Ｉ Ｇ ， （ Ｇ ０ｆ ） Ｒ Ｌ（ ） Ｉ Ｌ （ ） 。二值 图像 ， ， 中所 ｆ Ｒ ， Ｙ∞
中的所有 １ 值像素形成的连通区域的个数和 ０ 值像素 形成 连通 区域 的个 数分别记为 Ｎ Ｃ（ 和 Ｎ Ｃ（ ，连通 区域 Ｏ ￣） Ｏ ｏ） ａ ａ
的标 记方 法如图 （ ）所 示。显 然 ， １ ＮＯＣ㈣ 和 ＮＯ ｏ ） １ Ｃ（ 均 ａ
１ 统计几何 特征
本文对统计几何特征提取方法进行了研究，利用图像
ｐｒ ｐｅ ｔ ｉ ａ ｍ ａ ｅ ． ｘ ｕｒ ｌｓｉ ｃ ｔｏ ｅ ｏ ｒｙ ｏｆｂ ｎ ｒ ｉ ｇ ｓＴｅ ｔ ｅ ｃａｓｆ ａｉ ｎ ｘｐｅ ｍ ｅ ｓｒ ｓ ｔｓ ｗ ｓｔ ａ Ｇ Ｆ ｈａ ｒ ｔｏ ｂｉ ｙ ｉ ｔ ｘ ｕｒ ｙ ｉ ｉ ｒ ｎｔ ｅ ｕｌ ｈｏ ｈ ｔＳ ｓｖｅ ｓｒ ｎｇ ａ ｈｔ ｎ ｅ ｔ ｅ ｙ ｄｅｃ ｐｔｏ ａ ｏ ａｉ ｎ ｏｖ ｒ ｏ ｉ ． ｓｒ ｉｎ ｎｄ ｒ ｔｔｏ ｅ ｃ ｍ ｎｇ ｉ
为ａ 的函数， 其中６ ｛…， 一 ｝ ｃ １ １。对于每个连通区域 （ ， ， １
值像素或 ０ 值像素 ） 该方法提出了一 种不规则 的度量方法 ：
函数图来进行纹理描述， 使用一个可变的阈值把一幅灰度
纹 理图像切割成一系列二进制 图像 ，由二进制 图像 的连通 域、几何拓扑属性推导纹理描述特征 。实验结果表明 ， 统 计几何特征具有非常强的纹理描述能力 ，同时能够克服 图 像的旋转，其纹理识别能力高于常用的灰度共 生矩 阵、离
ａ Ｅ
（） ２
其研究的意义所在。 目前对纹理的分析研究已经有 ４ ０多年
的历史 ， 并且在纹理分割、纹理分类、 纹理合成等领域取得 了＿ ＿定的成果。但因为纹理种类繁多， 中 有 中 其 没 算法能 够普遍 适用于各种不同纹理种类 的分类，还需要做 进一步 的工作提高纹理 分类算法 的鲁棒性和适用性。本文 由图像
的 分割 。
‰ － ｌ
业、 农业等各方面的应用，
题之＿。纹理作为反应物体表面粗糙度 、 方向性和规则性的
一
种重 要手段 ，是构建机器视 觉中非常重要的一环，也是
ｆ ， ， ） ｖ ， ∈ｏ … － ｛ｌ 一 一 （． 艺 Ｙ ， （ ） ｛ｌ ， １ ０ … １ ｘ） ｙ ， ａ ｘ ， ｝， ， ， ）
其中， ，， 是 由 于 一幅 待分割 的纹 理 图像 ，可 以用不 同 的 ａ分 割，
ａ 取值没必要是 连续的，可 以是间隔几个灰度值进行取值 ，
这样由ｎ 分割得到的—系列二值图像的集合称为二进制图
像栈。对于给定大小和灰 度级 的一组 图像 ， 如果 ａ 的分割 是从灰度 的最小值 到最 大值 ，则构成了从图像空 间到二进
Ｄｅ ｉ ｎ ＆ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｓｇ ｓ ａｃ
０ 引言
随 以及机器学习在军事、工 点研究课
制图像空间的完全映射如公 式 （ ） ２ 所表示 ， 这个变换 没有 信息 损失。在实 际中，为了减 少运算 量，同时有跨度 的 ａ 分割 亦能包含 图像几乎 全部的信 息内容，所 以采用有选择
２１ ｏ ２年 ３月 繁 ３期
龟
子 测
试
ＥＬ ＥＣＴ ＲＯＮ Ｉ Ｃ Ｔ ＥＳＴ
Ｍ ａｒ２ｏ’ ． ２ Ｎｂ． ３
基于统计几何 的纹理特征提 取及分类算法
张文倩 （ 中北大学 信息与通信工程 学院， 太原 ００５ ） ３０１
摘 要 ：纹理识别是计 算机 视觉领域一个重要 的课题 ，本文研究 了统计几何特征 （ Ｇ ） 理分析方法并与 向 ＳＦ 纹 量机结合构建分类系统 。对支持 向量机 （ Ｖ ） Ｓ Ｍ 的多分类方法的实现 ，构建 了粗分类和细分类相 结合 的多 分 类器 ，实现 了纹理图 像的准确 划分 ，为有效纹理特征 的表 示奠定 了基础。本文对统计几何特征提取方 法进 行 了研究 ，利用图像 函数 图来进行纹 理描述 ，使用一个可变 的阈值 把一幅灰度纹理图像切割成一系列二进 制图 像 ，由二进制图像 的连通域 、几何拓扑属性推导纹理描述 特征。实验结果表明 ，统计几何特征具 有非 常强的 纹理描述能力 ，同时能够 克服 图像 的旋转 。
Ｉ６ ， ） Ｒ Ｌ（ 、￣ ６ ｏａ ， ａ Ｌ （ １ 每个函数可以提取下述 ４ 个统计
量特征 ：
ｍａ ａｌ ｅ＝ ｘＶ ｕ
…
ｍ
… ｌ 《ｄ《 墙一１
ｘ ｇ ａ ）
（） ５
、一
巴
设计与研发
２２ ｏ． ＇ ３
于这个阈值的样本类别作为细分类的选择范围，在细分类
ａ～ ｖ
ｓｐ ｏ ｅｔｒ ｃ ｉｅ（ Ｍ） ｎｔ ｓ ａｅ， ｌｐｅｃ ｓｆ ｒ ａｅ ｎＳ Ｍ ｓｔｄｅ ｕ ｔｈ ｗ ｃ ｓｆ ａ ｏ ｕ ｐ ｒｖ ｃ ｈｎｓ Ｖ ． ｐ ｒ ｔ ｌ ｌｓ ｅ ｓ ｏ Ｖ ｗａ ｓ ｉ ｄｔ ｂ ｉ ｅ ａ ｌｓ ｃｔ ｎ ｔ ｏ ｍａ Ｓ Ｉ ｈ ｐ ｉ ｍｕ ｉ ａ ｉ ｂ ｄ ｉ ｕ Ｏ ｌｔ ｒ ａｉ ｉ ｉ
１ ＿ １二值图像分割
统 计 几 何 特 征 将 一 幅 大 小 为 × 具 有
取决 于 ｎ的取值 ） ，每幅 二值 图像又 对应 ｌ 值像 素构成的 连 通区域 和 ０ 值像素构成的连通区域。定义二值图像 ，
个 值像素 （ 值像素 ） ０ 形成的连通区域的不规 灰 度 级 的 图 像 表 示 成 一 个 二 维 函 数 ｆ ｘ ） 其 中， Ｙ ０ 的第 ｉ ｌ （， ， ，。