第九章-影像纹理分析

1、影像纹理分析 9.1 纹理概述 9.1 纹理概述 一. 图像纹理的概念 9.1 纹理概述 9.1 纹理概述 9.1 纹理概述 9.1 纹理概述 9.1 纹理概述 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。 把这种局部不规则而宏观有规律的特性称之为纹理特性； 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，在图像的一定区域上才能反映或 测量出来。 9.1 纹理概述 9.1 纹理概述 9.1 纹理概述 T纹理标志的两个基本要素：纹理标志的两个基本要素： 1）某种局部的序列性在该序列更大的区域内不断重复某种局部的序列性在该序

2、列更大的区域内不断重复 2）区域内任何地方都有大致相同的结构尺寸区域内任何地方都有大致相同的结构尺寸 二二. 图像纹理的分类图像纹理的分类 （1 1） 自然纹理、人工纹理自然纹理、人工纹理 9.1 纹理概述 自然纹理自然纹理：种子、草地（无规则性）：种子、草地（无规则性） 人工纹理人工纹理：织物、砖墙（有规则性，它的灰度分：织物、砖墙（有规则性，它的灰度分 布具有周期性，即使灰度变化是随机的，它也具有一布具有周期性，即使灰度变化是随机的，它也具有一 定的统计特性）定的统计特性） 9.1 纹理概述 （2）确定性纹理、随机型纹理 确定性纹理：构成纹理的规律是确定的。 随机型纹理：构成纹理的规律是随

3、机的。 a) 确定型纹理 b) 随机型纹理 9.1 纹理概述 9.1 纹理概述 9.1 纹理概述 9.1 纹理概述 数学手段： 自相关函数、灰度共生矩阵、灰度行程模型、分形分 维方法、马尔可夫随机场方法等。 着力找出纹理基元，然后从结构组成上探索纹理的规律 通过纹理的元素及其排列规则来描述纹理的结构。 人工纹理：是由自然背景上的符号排列组成、有规则的 9.1 纹理概述 采用基于传统的Fourier频谱分析方法以确定纹理基元及 其排列规律 。 手段： 峰值处的面积、峰值处的相位、峰值与原点的距离平 方、两个峰值间的相角差等。 9.1 纹理概述 影像区域的识别影像区域的识别(recognition

4、 of image Regions)(recognition of image Regions) 纹理分类纹理分类(texture classification )(texture classification ) 纹理分割纹理分割( texture segmentation ) ( texture segmentation ) 纹理合成纹理合成(Texture synthesis)(Texture synthesis) 9.1 纹理概述 纹理概述 直方图分析法 自相关函数分析法 9.2 直方图分析法 灰度直方图的定义：灰度直方图的定义： 反映一幅图像中各灰度级与各灰度级像素出反映一幅图像中各

5、灰度级与各灰度级像素出 现的频现的频 率之间的关系。率之间的关系。 它反应了图像的灰度分布，纹理区域的灰度直方图它反应了图像的灰度分布，纹理区域的灰度直方图 可以作为纹理特征。如果限定对象，则采用这样简单的方可以作为纹理特征。如果限定对象，则采用这样简单的方 法也能够识别纹理。法也能够识别纹理。 9.2 直方图分析法 0 100 200 300 400 500 600 700 050100150200250 0 100 200 300 400 500 600 700 800 050100150200250 0 100 200 300 400 500 600 050100150200250 9.

6、2 直方图分析法 0 50 100 150 200 250 300 050100150200250 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 050100150200250 0 100 200 300 400 500 600 050100150200250 9.2 直方图分析法 但是灰度直方图不能得到纹理的二维灰度变化，即使 作为一般性的纹理识别法，其能力是很低的。 例如下图两种纹理具有相同的直方图，只靠直方图就 不能区别这两种纹理。 9.3 自相关函数分析法 若有一幅图像f(i，j)，i，j=0，1，N-1，则 该图像的自相关函数定义为 1 0 1 0

7、 2 1 0 1 0 ),( ),(),( ),( N i N j N i N j jif jyxifjif yx 9.3 自相关函数分析法 ( 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 ) 一维信号： 1 0 2 1 0 )( )()( )( N j N j jf xjfjf x 9.3 自相关函数分析法 0 5 10 15 0 5 10 15 20 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 9.3 自相关函数分析法 自相关函数(x，y)随x，y大小而变化，其变化与图 像中纹理粗细的变化有着对应的关系，因而可描述图像 纹理特征。 定义d=（x2+y2）1/2，d为位移矢量，(x,y)可记为(d)。 在x0，y0时，从自相关函数定义可以得出，(d)1 为最大值。 随着d 的继续增加，(d)则会呈现某种周期性的变 化，其周期大小可描述纹理基元分布的疏密程度。 不同的纹理图像，(x,y)随d变化的规律是不同的。 当纹理较粗时，(d)随d的增加下降速度较慢； 当纹理较细时，(d)随着d的增加下降速度较快。 9.3 自相关函数分析法 Kaizer 北极航空照片 七类不同地面覆盖物的图像 对每一类地面覆盖物作出它们的自