数字图像处理课件第九章纹理分析
数字图像处理第九章分析
➢预备知识 ➢膨胀与腐蚀 ➢开操作和闭操作 ➢击中或击不中变换 ➢一些基本的形态学算法 ➢灰度级形态学
数字图像处理第九章分析
第九章 形态学图像处理
形态学:一般指生物学中研究动物和植物结 构的一个分支。 数学形态学（也称图像代数）：以形态为 基础对图像进行分析的数学工具。 形态学图像处理的应用可以简化图像数据， 保持它们基本的形状特性，并除去不相干的 结构。
数字图像处理第九章分析
开操作的几何解释：
A B 的边界通过B中的点建立：
——当B在A的边界内侧滚动时，B所能到达的A的边界的 最远点。 B对A的开操作是通过拟合到A的B的所有平移的并集得到 的。
数字图像处理第九章分析
闭操作的几何解释：
A• B 的边界通过B中的点建立
B在A的边界外侧滚动
开操作和闭操作彼此对偶
A z cc a z,a A
数字图像处理第九章分析
•二值图像的逻辑运算
1.主要逻辑运算
数字图像处理第九章分析
2.二值图像的基本逻辑运算
数字图像处理第九章分析
➢ 膨胀与腐蚀
• 膨胀和腐蚀是形态学算法的基础 膨胀：使图像扩大 腐蚀：使图像缩小
数字图像处理第九章分析
膨胀
• A被B膨胀的定义：
数字图像处理第九章分析
集合B关于原点对称 方形结构元
长形结构元
数字图像处理第九章分析
桥接裂缝
➢ 膨胀最简单的应用之一是将裂缝桥接起来 ➢ 形态学方法结果。
数字图像处理第九章分析
左图：带有间断的图像，已知间断的最大长度为两个像素。
数字图像处理第九章分析
• 开操作的性质：
• 闭操作的性质：
(1)AB是A的子集合。 (1)A是A•B的子集。
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。
几种纹理分析算法讲解ppt
四.小波分析法
小波变化是一种时间—频率局部化分析方法，具有 多分辨率分析的特点，而且在时域和频域都具有表征 信号局部特征的能力。离散小波变换对信号不同的频 率成分在时域上的抽样间隔是可调的，高频者小，低 频者大，所以，它能将信号分解成交织在一起的多种 成分，以便分析、处理。 小波变换的基本思想是用一族函数去表示或逼近一 信号，这一族函数称为小波基，它是通过一小波母函 数的伸缩和平移产生其子波来构成的。
基于灰度共生矩阵的特征
• Haralick等人由灰度共生矩阵提取了14种特征。最 常用的5个特征是： 1）角二阶矩（能量） 2) 对比度（惯性矩） 3）相关 4）熵 5）局部一致性指数 • 若希望提取具有旋转不变性的特征，简单的方法是 对 θ 取 0 度、 45 度、 90 度和 135 度的同一特征求平均 值和均方差就可得到。
每一个方块对应于一个大小为 s*s*s 的盒子柱 Bc 。设 k,i 表示方块 b(m,n) 中图像像素的最小与最大灰度值 落入第 k 个和第 i 个盒子， ns(m,n) 为与方块 b(m,n) 对 应的图像灰度值所落入的盒子数目，则
对于整个图像I有
s趋向于无穷小时，计盒维是
其中，r=s/N,Nr=Ns。
概率P(i,j,δ ,θ )的数学式表示为 :
P( i,j,δ ,θ )＝ {[(x,y),(x+Δ x，y+Δ y)]|f(x,y)=i,f(x+Δ x,y+Δ y)=j；
x,y=0,1,…,N-1}
根据上述定义，所构成的灰度共生矩阵的第 i 行、第 j 列元素，表示图像上所有在θ 方向、相 隔为δ ，一个为灰度i值,另一个为灰度j值的像素 点对出现的频率。这里θ 取值一般为0度、45度、 90度和135度。很明显， 若Δ x＝1，Δ y＝0，则θ ＝0度； Δ x＝1，Δ y＝-1，则θ ＝ 45度； Δ x＝0，Δ y＝-1，则θ = 90度； Δ x=-1，Δ y=-1，则θ = 135度。 δ 的取值与图像有关，一般根据试验确定P。
图像纹理分析ppt
令 Hq(p) 代表对分后与 p 比较近的那一半，则p的 Voronoi多边形V(p)为
V ( p)
qS ,q p
H ( p)
q
频谱法常借助于傅里叶频谱的频率特性来描述周 期的或近乎周期的2-D图像模式的方向性。 在实际频谱特征检测中，可把频谱转化到极坐标 系中。此时频谱可用 S ( r , ) 表示，其中 r 表示频 率， 表示方向。更为全局性的描述可由下式获 得： S ( r ) S ( r )
设S为目标区域R中具有特定空间联系的像素对的 集合，则共生矩阵P中的各个元素可定义为
# [( x1 , y1 ),( x2 , y2 )] S | f ( x1, y1 ) g1 & f ( x2 , y2 ) g2 p( g1 , g2 ) #S
总和像素对
具有某种空间关系， 灰度值分别为g1和 g2的像素对个数
二维模板可以由一维模板的外积获得
-1 -1 -4 -6 -4 -1 -2 -2 -8 -12 -8 -2 T E5 L5 = 0 1 4 6 4 1 = 0 0 0 0 0 2 2 8 12 8 2 6 4 1 1 1 4
全局有序纹理：包含对某些纹理基元的特定排列， 或者由同一类基元的特定分布构成。 局部有序纹理：在其中的每个点存在某种方向性
无序纹理：指既无重复性也无方向性的纹理
线性组合：
T3 =c1T1 c2T2
也称为透明覆盖，想象将两幅纹理图像分别 印在两张透明纸上，线性组合的结果相当于将两 张透明纸重叠起来一起观看的结果
g1 g2
熵 对比度 均匀度
数字图像处理课件
MATLAB图像处理基础
讲解如何使用MATLAB进行图像读取、显示、 裁剪、旋转等基本操作。
MATLAB图像处理进阶
介绍MATLAB的高级功能，如滤波、边缘检测、形态学操作等。
05
CHAPTER
数字图像处理前沿技术
深度学习在图像处理中的应用
深度学习技术的概述
卷积神经网络的应用
生成对抗网络的应用
深度学习是人工智能领域中一种重要 的机器学习技术，其在图像处理中的 应用已经越来越广泛。通过对大量图 像数据进行学习，深度学习技术可以 实现对图像的高精度分类、识别和生 成。
锐化滤波
通过增强图像的高频成分 ，突出图像的边缘和细节 ，提高图像的清晰度。
边缘检测算法
Sobel算子
基于离散差分算子，提取图像的水平和垂直边缘。
Canny边缘检测
多阶段算法，通过非极大值抑制和双阈值检测，准确提取边缘。
Laplacian算子
基于二阶导数算子，能够检测出图像的突变边缘。
图像分割算法
图像处理
对图像进行各种操作，以 提取有用的信息和特征。
数字图像处理
利用计算机对图像进行数 字化处理，以实现更高效 、准确的处理。
数字图像处理的特点
精度高
数字图像处理可以获得比传统光学处理更高的精度。
处理能力强
可以进行多种复杂的图像处理操作，如增强、恢复、 分析等。
适用范围广
适用于各种类型的图像，包括灰度图像、彩色图像、 多光谱图像等。
计算机视觉的应用场 景
计算机视觉技术在安防、自动驾驶、 医疗影像分析等领域的应用越来越广 泛，例如在安防领域中的人脸识别、 车牌识别等；在自动驾驶中的目标检 测、道路识别等；在医疗影像分析中 的病灶检测、医学影像诊断等。
数字图像处理与分析基础课件
通过插值算法，对图像进行放大、缩小或旋转等 操作，使图像恢复到原始大小或状态。
去模糊处理
采用各种算法和技术，对模糊图像进行处理，尽 可能地恢复其清晰度和细节。
图像分析技术
特征提取
从图像中提取有用的特征和信息，如边缘、角点、纹理等，为后 续的图像处理和分析提供基础数据。
目标检测
通过各种算法和技术，对图像中的目标进行检测和定位，提取出目 标的位置、大小和形状等信息。
方向像素数”表示。
尺寸
尺寸是指图像所占的存储空间大小， 通常以“字节数”表示。
色彩空间
色彩空间是指图像中颜色的表示方 法，常见的有RGB、CMYK、HSV等。
数字图像的分类
二维图像
二维图像是指只有平面上的像素点的 图像，常见的有照片、绘画等。
三维图像
三维图像是指具有深度信息的图像， 它可以通过立体摄像机或计算机生成的。
环境监，对环境中的污染源、污染物进行检测和识
别，保护环境质量。
气象预报
02
通过气象卫星图像处理和分析，提供准确的天气预报和气候变
化趋势预测，保障农业生产和社会生活。
自然灾害监测
03
通过遥感图像处理和分析，实现对地震、洪涝等自然灾害的监
测和预警，减少灾害损失。
航天探测
通过分析航天探测器拍摄的图像，研究天体物理、地球科学等领 域的重要问题。
航天器表面检测
通过图像处理技术，对航天器表面进行检测和识别，保障航天器的 安全运行。
航天器姿态控制
通过图像处理技术，实现对航天器姿态的精确控制，确保航天器的 稳定运行。
05 数字图像处理的未来发 展
高清图像处理技术
高清图像处理技术是指对高分辨率图像进行处理和分析的技术。随着科技的发展， 高清图像在各个领域的应用越来越广泛，如医学影像、安防监控、智能交通等。 因此，高清图像处理技术的研究和应用具有重要意义。
纹理分析课件 数字图像处理
二. Laws纹理能量测量法
Laws的纹理能量测量法是一种典型的一阶分析方法， 在纹理分析领域中有一定影响。 Laws 纹 理 测 量 的 基 本 思 想 是 设 置 两 个 窗 口 ： 一个是微窗口，可为3×3、5×5或7×7，常取5×5用 来测量以像元为中心的小区域的灰度的不规则性，以 形成属性，称为微窗口滤波； 另一个为宏窗口，为15×15或32×32，用来在更大 的窗口上求属性的一阶统计量（常为均值和标准偏 差），他称之为能量变换。 整个纹理分析过程为:
为了定量描述纹理,多年来人们建立 了许多纹理算法以测量纹理特性.这些方 法大体可以分为两大类：统计分析法和结 构分析法。前者从图像有关属性的统计分 析出发；后者则着力找出纹理基元，然后 从结构组成上探索纹理的规律。也有直接 去探求纹理构成的结构规律的。 本章将主要论述纹理特征提取与分析 的几种方法。
Match is done on a pixel-by-pixel basis.
图像匹配过程示意图
Projection of 3x3 template The Moving Window scans the 3x3 neighborhood of every pixel in the classified image.
y is the average grey level in the source image；
N is the number of pixels in the section image ； (N= template image size = columns * rows)；
The value cor is between –1 and +1, with larger values representing a stronger relationship between the two images.
数字信号处理 第九章 图像分析与识别基础
9.1.2 特征分析模式
特征分析模式是根据景物特征实现视觉再现 的理论，其过程为提取特征、特征分类、 分析与识别几个步骤。 需要较大的特征运算。难度在于：1）如何对 于不同的对象选择适合的特征；2）如何确 定各特征之间的关系。
9.1.3 结构描述模式
结构描述模式通常用“图”表示，“图”的 节点代表对象景物的某一部分或某一特性； 节点之间的有向边说明各部分或个特性之 间的关系。
l(x,y)
l(x,y)
9.2.2 边缘检测法
5 Kirsch边缘检测算子
g ( x , y ) max
5 3 3
3 3 5
f ( x , y ) g i ( x , y ), i
5 0 3 3 0 5 5 5 3 3 3 3 3 3 3 5 5 5 3 0 3 3 0 3 5 5 5 3 3 3
9.1 视觉再认模式
本节主要从心理学的角度分析视觉对景物的 再认模式，以便从更深的层次理解图像分 析与识别方法的原理。视觉再认模式主要 有以下四种： 9.1.1 模板匹配模式 9.1.2 特征分析模式 9.1.3 结构描述模式 9.1.4 傅立叶模式
9.1.1 模板匹配模式
随着经验和阅历的增长，人的记忆中存在着代 表各种景物形态的“模版”，当人注视某景 物时，大脑神经中枢就会搜索存储在大脑中 的各个模版，并与看到的景物进行匹配，一 旦匹配一致或相关性最大，则认为再认成功。 模版匹配模式可以看作是一个决策过程。
第9章
图像分析与识别基础
概述
图像分析（image analysis）也叫景物分析（scenery analysis）或图像理解（image understand），其目 的是从图像中提取有用测度（useful estimate）、 数据或信息，生成非图的描述或表示，如数值、 符号等等，不局限于对给定景物的区域在一定数 目的已知类别里进行分类，更重要是要对千变万 化和难以预测的复杂景物加以描述，从中找出潜 藏在景物图像中的深层次信息，涉及到物体的前 景与背景、物体之间的关系以及人工智能技术等 问题。其研究的内容包括特征提取、符号描述、 景物匹配和识别等等。
数字图像处理第九章图像分割(共94张精选PPT)
导数的零交叉点。
分割的关键问题是如何将边缘线段组合成更长的
边缘。
应该注意到,这些定义并不能保证在一幅图像中成功地找
到边缘。它们只是给了一个寻找边缘的形式体系。
边缘检测基本步骤
滤波：改善与噪声有关的边缘检测器的性能；一般滤波
器降噪导致了边缘的损失；增强边缘和降低噪声之间
转换为黑白二值图像，
0
f (x, y) T
g(x, y) =
255 f (x, y) T
以上原理用MATLAB实现很简单，其实是将图像中所有的灰
阶值与T相比较，大于T的返回1，小于T的返回0，我们得到一
个只有0和1的矩阵，将其显示为图像，就是一幅二值图像。
可以用函数im2bw来实现上述操作。
， 具有最大
的k即是最佳阈值.
用h(x,y)对图像f(x,y)的平滑可表示为：
一阶
二阶
边缘和导数
阶跃边缘、脉冲边缘、屋顶边缘的灰度剖面
线及其一阶、二阶导数。
边缘点的判定
判断一个点是否为边缘点的条件：该点的灰度变
化（一阶导数）必须比指定的门限大。
一组这样的依据事先定好的连接准则相连的边缘
点就定义为一条边缘。
希望得到的特点)
(2)一条连接极值点的虚构直线将在边缘中点附近穿过，
该性质对于确定粗边线的中心非常有用。
图象
剖面
1．在ρ、θ的极值范围内对其分别进行m，n等分，设一个二维数组的下标与ρi、θj的取值对应；
边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的峰值．
tr=uint8(r.
(3) 边缘的“宽度”取决于斜坡的长度.
L 1
《纹理特征GL》课件
将局部二值模式的统计结果进行直方图分 析，得到图像的纹理特征。
优点
缺点
能够提取局部的纹理特征，对噪声不敏感 。
计算量大，需要选择合适的邻域大小和阈 值。
03
纹理特征在图像识别中的 应用
纹理特征在人脸识别中的应用
人脸识别是计算机视觉领域的一个重要应用，而 纹理特征在其中扮演着关键角色。通过提取人脸 图像中的纹理特征，可以有效地进行人脸识别和 身份验证。
05
纹理特征的未来发展
深度学习在纹理特征提取中的应用
深度学习技术
利用深度卷积神经网络（DCNN ）等深度学习技术，自动提取图 像中的纹理特征，提高特征提取
的准确性和效率。
多尺度分析
结合多尺度分析方法，对不同尺度 的纹理特征进行提取和描述，提高 特征的鲁棒性和泛化能力。
迁移学习和微调
针对特定任务对模型进行微调，提 高模型对特定纹理特征的识别能力 。
04
纹理特征在机器学习中的 应用
纹理特征在支持向量机中的应用
支持向量机是一种监督学习算法 ，用于分类和回归分析。纹理特 征在支持向量机中常被用于图像
识别和分类任务。
通过提取图像的纹理特征，如粗 糙度、对比度、方向性等，可以 训练支持向量机模型对图像进行
分类。
纹理特征在支持向量机中的重要 性在于，它们能够提供图像的内 在结构和模式，有助于提高分类
，可以提高生产效率、交通安全和公共安全。
04
常见的物体识别任务包括图像分类、目标检测、语义 分割等，这些任务都需要提取和利用纹理特征来进行 处理和分析。
纹理特征在遥感图像识别中的应用
遥感图像识别是计算机视觉 领域的一个重要应用，其目 的是从遥感图像中提取有用 的信息并进行分类和识别。 在这个过程中，纹理特征扮 演着重要的角色。
图像处理中的纹理分析技术研究
图像处理中的纹理分析技术研究随着科技的不断进步，图像处理技术已经越来越普及，尤其是在电脑视觉领域。
而图像处理中的纹理分析技术则是其中一个重要的分支。
纹理是图像中的一种局部特征，通常用来描述图像中的物体表面的特征。
纹理分析可以理解为对于某一个具体的图像区域来说，它被纹理所描述的能力的衡量。
在图像处理中，通常使用纹理特征来对图像进行分类、识别、分割等操作，也可以用于图像增强、去噪等方面。
下面我们将从纹理分析的基本概念、方法、应用以及未来的发展趋势等方面来全面解析这一技术。
一、纹理分析的基本概念1. 纹理特征纹理特征是图像中的一种局部信息，常用于表征图像中物体表面的特征。
纹理特征通常分为灰度纹理和彩色纹理，在通过纹理分析技术进行处理时，通常将彩色图像转换成灰度图像进行处理。
2. 纹理描述符纹理描述符是用于描述纹理特征的数学函数，通常用于计算图像中的纹理特征。
对于一副给定的图像，不同的纹理描述符可以得出不同的特征向量。
3. 纹理分析方法纹理分析方法是指对于给定的图像，采用不同的数学模型和算法进行分析，以获得不同的纹理特征。
二、纹理分析的方法1. 方向性纹理分析方向性纹理分析是利用不同方向的高斯滤波器对图像进行滤波，以计算像素点周围的梯度信息，从而得到对纹理方向的描述。
该方法在图像分类、目标识别等领域具有较好的应用效果。
2. 小波变换小波变换是一种基于多分辨率分析的方法，可以将图像分解成不同的频率和尺度，并对不同频率成分的纹理特征进行分析，以提取出图像中的纹理特征。
小波变换在纹理分析中的应用比较广泛，如图像分类、目标检测等领域。
3. 局部二值模式局部二值模式是一种基于像素周围的灰度级别进行二值化，并将二值化后的像素点排成一条二进制序列的方法。
该方法可以提取出局部图像区域的纹理信息，用于图像分类、识别、分割等领域。
三、纹理分析的应用1. 图像分类纹理分析是图像分类中使用比较广泛的方法之一。
通过提取不同纹理描述符，可以将图像进行特征向量表示，然后使用分类器对这些特征向量进行分类，以实现图像分类的目标。
几种纹理分析算法讲解ppt
目录
• 引言 • 灰度共生矩阵算法 • 傅里叶变换算法 • 小波变换算法 • Gabor滤波器算法 • 结论
01 引言
纹理分析的意义
纹理是图像的重要特征之一， 它描述了图像中像素的排列方 式和规律。
纹理分析在图像处理、计算机 视觉、模式识别等领域具有广 泛的应用价值。
通过纹理分析，可以对图像进 行分类、分割、特征提取等操 作，进而实现各种实际应用。
各种算法的比较与选择
基于深度学习的方法
近年来，基于深度学习的纹理分析方法 逐渐成为研究热点。这类方法利用深度 神经网络对图像进行特征提取，自动学 习图像中的纹理特征。基于深度学习的 方法具有强大的特征表示能力，能够准 确描述各种复杂的纹理，但需要大量的 训练数据和计算资源。
VS
适用场景
选择合适的纹理分析算法需要根据具体的 应用场景和需求来决定。对于需要快速、 简单分析的场景，基于统计的方法较为适 用；对于需要较强抗噪能力的场景，基于 频域或深度学习的方法更为合适；对于需 要精确描述纹理特征的场景，基于模型的 方法可能更为合适。
04 小波变换算法
算法原理
小波变换是一种信号处理方法，通过将信号分解成不同频率和时间尺度的分量， 以揭示信号的时频特性。在纹理分析中，小波变换被用于提取图像在不同尺度上 的纹理特征。
小波变换的基本思想是将图像视为二维信号，通过小波基函数的伸缩和平移，将 图像分解成一系列不同频率和方向的小波分量。这些分量包含了图像在不同尺度 上的纹理信息。
02 灰度共生矩阵算法
算法原理
灰度共生矩阵算法是一种基于图像灰度级空间相关性的纹理 分析方法。它通过计算图像中任意两个像素之间的相对位置 和灰度级关系，得到一个灰度共生矩阵，该矩阵反映了图像 中像素的分布规律和纹理特征。
09 第九章 影像纹理分析
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。
9.1 纹理概述
(2)纹理分析的结构方法：
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
9.1 纹理概述
一. 图像纹理的概念
纹理： 物体上呈现的线形纹路 。 图像的“纹理”（Texture）： 是对图像的像素灰度级在空间上的分布 模式的描述，反映图像中物品的质地。
– 如粗细度、平滑性、颗粒性、随机性、方 向性、直线性、周期性、重复性等。
9.1 纹理概述
联系？区别？
9.1 纹理概述
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机的。
9.1 纹理概述
a) 确定型纹理
b) 随机型纹理
9.1 纹理概述
三. 纹理分析
纹理分析是指通过一定的图像处理技术抽取出纹理特征， 从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。
纹理特征是从图像中计算出来的值，它对区域内部灰度级 变化的特征进行量化。
1. 2. 3. 4. 5. 7. 8.
纹理概述 直方图分析法 自相关函数分析法 灰度共生矩阵分析法 行程长度统计法 影象纹理区域分割和边缘检测 影象纹理的小波分析法和分形分析法
9.2 直方图分析法
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 现的频 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 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。
9.2 直方图分析法
第九章 图像纹理分析
9 图像纹理分析知识点3频谱分析方法4模型分析方法1图像纹理与纹理分析概述5 纹理分析方法的比较2 统计分析方法1 图像纹理与纹理分析概述一.纹理特征纹理 (Tuxture) 一词最初指纤维物的外观。
字典中对纹理的定义是“由紧密的交织在一起的单元组成的某种结构”。
习惯上，把图像中这种局部不规则的，而宏观有规律的特性称之为纹理。
因此，纹理是由一个具有一定的不变性的视觉基元，通称纹理基元，在给定区域内的不同位置上，以不同的形变及不同的方向重复地出现的一种图纹。
人工纹理是某种符号的有序排列，这些符号可以是线条、点、字母等，是有规则的。
自然纹理是具有重复排列现象的自然景象，如砖墙、森林、草地等图案，往往是无规则的。
2017/12/183常见纹理图案：2017/12/184图：人工纹理与自然纹理 (a ) 人工纹理；（b ）自然纹理2017/12/1851 图像纹理与纹理分析概述二. 纹理分析的原理提到纹理，人们自然会想到木质家具上的木纹，花布上的花纹等。
木纹为自然纹理，花纹为人工纹理，它们反映了物体表面颜色与灰度的某种变化。
这些变化与事物本身的属性有关图像纹理分析是指通过一定的图像处理技术提取出纹理特征参数,从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。
2017/12/1861 图像纹理与纹理分析概述 三. 纹理分析的关键特征提取是纹理分析的基础，它的结果为纹理识别，纹理分类以及三维表面重建2017/12/187特征提取纹理识别三维表面重建纹理分类1 图像纹理与纹理分析概述四. 图像纹理分析的方法纹理分析方法统计分析法结构分析法频谱分析法模型分析法2017/12/1881 图像纹理与纹理分析概述四. 图像纹理分析的方法1. 统计分析法主要是基于图像像素的灰度值的分布与相互关系，找出反映这些关系的特征。
基本原理是选择不同的统计量对纹理图像的统计特征进行提取。
统计分析法中最常用的是共生矩阵法，另外，还有长行程法。
第九章 纹理分析new
纹 理 分 析
纹理图像
傅立叶功率谱
12
遥感信息工程学院
第 九 章
9.4 傅立叶频谱分析法 频谱法借助于傅立叶频谱的频率特性来描述周期的 或近乎周期的二维图像模式的方向性。常用的三个性 质是： (1) 傅立叶频谱中突起的峰值对应纹理模式的主方向; (2) 这些峰在频域平面的位置对应模式的基本周期; (3) 如果利用滤波把周期性成分除去， 剩下的非周 期性部分可用统计方法描述。
2
纹 理 分 析
遥感信息工程学院
第 九 章
9.1 引言 常见纹理图案：
纹 理 分 析
砖墙、布、云、动物皮毛、乱草、树叶
遥感信息工程学院
3
第 九 章
9.1 引言
(a)
纹 理 分 析
(b)
图： 人工纹理与自然纹理 (a) 人工纹理； （b）自然纹理 遥感信息工程学院
4
第 九 章
9.1 引言 二、 纹理分析方法 1、统计分析方法 凭人们的直观影响，即从图像有关属性的统计分析 出发，统计纹理特征。 2、结构分析方法 从图像结构的观点出发，则认为纹理是结构。纹理 分析应该采用句法结构方法，力求找出纹理基元，再 从结构组成探索纹理的规律或直接去探求纹理构成的 结构规律。 三、 纹理描述和度量方法 1、统计法 2、结构法 3、频谱法
（3）行程长度分布：
纹 理 分 析
g
∑∑ [ p( g , n)] RLD = ∑ p ( g , n)
n g ,n
（4）行程比：
∑ p ( g , n)
RPG =
g ,n
N2
式中，N2为像素总数。
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遥感信息工程学院
第 九 章
9.3 自相关函数方法 纹理常用它的粗糙性来描述。例如，在相同的观看条 件下， 毛料织物要比丝织品粗糙。粗糙性的大小与局部 结构的空间重复周期有关，周期大的纹理粗，周期小的 纹理细。这种感觉上的粗糙与否不足以定量纹理的测度， 但可说明纹理测度变化倾向。即小数值的纹理测度表示 细纹理，大数值纹理测度表示粗纹理。 用空间自相关函数作纹理测度的方法如下：
影像纹理分析
1 exp （- v（x））t ） k
定理：X=（Xij，i，j λ）是关于N的MRF的冲要条件，是它的 联合分布为C上的Gibbs分布。这是MRF的一条基本定理，它将 确定MRF的局部特征转换为确定Gibbs分布的能量函数V（x）， 使得规定一个具体的MRF有了实现的可能。
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马尔柯夫随机场分析法
（a）环特征
（b）楔特征
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傅里叶频谱分析法
式9.7.4和9.7.5表示的是 两条曲线，如右图所示。 借助P1（r）和P2（ᵞ ） 将二维图像纹理分析问 题转换为两个一维波形 分析问题。
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傅里叶频谱分析法
根据P1（r）和P2 （ᵞ ）分析纹理的 方向性、均匀性和 形状的一种算法框 图如下图所示。N 表示P2（ᵞ ）波形 可区分的峰的个数。
f 2 n（ p（i，j） ）
2 n 0 i 0 i 0 n=Ιi-jΙ
L-1
L 1 L 1
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灰度共生矩阵分析法
3、相关：相关用来衡量灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度。例如水平方向 纹理，在θ=0°方向上的f3大于其他方向上的f3。
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灰度共生矩阵分析法
RLD
2 （ p （ g ， n ） ） n
g， n
p （ g， n ）
g
（4）行程比
RPC
式中：N2为像素总数
p ( g , n)
g ,n
N2
傅里叶频谱分析法
图像的纹理特征是与某一位置周围的灰度变化密切相关的。纹理特征的度量必须依赖于 以这一位置为中心的某一图像窗口。因此，在图像纹理分析中，窗口的选取方式是至关 重要的。 窗口的选取方式有两种：非重叠式窗口和重叠式窗口。非重叠窗口是指作边长为M=2k （k=1,2，…，m）的方形窗口，它们互不重叠，如下图a所示。重叠窗口的选取是指处 理（i，j）是以（i，j）为中心，采用边长为M的窗口，处理（i，j+1）像素时仍采用边 长为M的窗口，它们互有重叠部分，如下图b所示。