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文档简介

，分析和应用图像纹理，提到纹理、纹理，人们自然会立刻想到木家具的木纹、花纹等。木纹是天然纹理，花纹是人工纹理，反映了物体表面颜色和灰度的某些变化。这些变更与物件本身的属性有关。某些图像表示局部区域内的不规则性，总体上具有一定的规则性。习惯上把这种局部的不规则和宏观的特性称为纹理；纹理特性支配的图像，通常称为纹理图像。以纹理特性为骨架的区域，通常称为纹理区域。纹理是可以在图像的特定区域中反映或测量的区域属性。图像纹理分析是纹理分析的原理，是通过特定的图像处理技术提取纹理特征参数，获取纹理的定量或定性说明的过程。纹理分析的关键，图像纹理分析方法，统计分析方法，统计分析方法：主要基于图像像素的灰度值分布和相互关系，寻找反映这种关系的特性。基本原理是选择不同的统计数据提取纹理图像的统计特征。统计分析中最普遍使用的是共生矩阵法，还有长行程法。这包括灰度共生矩阵(GLCM)和灰度渐变共生矩阵。结构分析、结构分析：分析导入结构属性的图像纹理的结构。结构分析首先假定纹理是按照特定位置的规则组织的，并通过两个步骤处理纹理。此方法主要基于滤镜理论的规则和周期性纹理、实际上使用较少的纹理基元、纹理基元提取、纹理基元位置规则推断、纹理基元位置规则等。包括傅立叶变换法、传家宝变换法、小波变换法。傅立叶变换方法只能完成图像的频率分解，因此得到的信息并不多。Gabor转换Gabor函数实际上被广泛使用，因为它捕获了大量纹理信息，并且具有良好的空间/频域联合分辨率。小波变换方法该方法大体上分为金字塔小波变换方法和树小波变换方法。光谱方法，模型分析，模型方法认为一个像素与其临时像素之间的相互关系可能对应于线性或特定概率关系。模型方法通常有自回归模型、马尔可夫随机场模型、吉布斯随机场模型、分形模型，这些方法首先分析纹理图像的结构，选择最合适的模型，然后估计这些模型关系。这种方法的缺点是计算量大，自然纹理难以用单个模型表示。图像纹理分析应用程序，当前图像纹理分析应用了多种方法。例如，根据二维超声图像纹理分析判断HIFU凝固坏死。图像纹理分析在肝纤维化CT影像分析中的应用；基于统计的SAR海洋纹理分析方法；适用于纤维和皮革等。以上研究表明纹理分析技术在医学图像分析中的巨大应用前景。当然，要实现这一前景，还存在很多问题。在当前阶段，由于医学图像及其纹理的复杂性，对各种医学图像进行纹理分析的一般方法不存在，因此基于各种医学图像的最佳纹理分析技术是当前研究的重点和难点。为此，对于具体的医疗形象，首先要深入探讨其特性、分布规则等，然后根据各自的不同特性研究相应的分析方法，才能取得好的结果。应用纹理分析方法之一分析图像时，找到最佳纹理特征和纹理参数也是
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