纹理分析课件__数字图像处理91页PPT
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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
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。
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。
(完整版)纹理分析与合成数字图像处理
左边为棋格图像，中间为位移矢量为d=(1,1)的 灰度级同现矩阵，右边为位移矢量为d=(1,0)的 灰度级同现矩阵。
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CV:Texture
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灰度级同现矩阵
• 请计算
灰度级同现矩阵？
位移矢量d=(1,1)
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CV:Texture
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基于灰度级同现矩阵的纹理特征
• 灰度级同现矩阵在一定程度上反映了纹 理图像中各灰度级在空间上的分布特性
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CV:Texture
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8.3.2 自相关函数
• 图像自相关(autocorrelation)函数 ：
px,
y
N
1
xN
Nx Ny
y u1 v1 I u, vI u
1
N2
N u 1
N
I2
v1
u, v
x, v
y
• 自相关函数的周期性反映纹理基元重复出现 的周期性；其下降速度反映纹理基元的粗细 度(coarseness)：纹理粗，则缓降；纹理细， 则速降. 规则纹理的自相关函数具有峰值和谷 值，可用于检测纹理基元的排列情况.
w ft , Nt [w1 ft w2 ft w3 ft w4 ft ]
[1 2 3 4 ]T
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CV:Texture
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Markov随机场纹理模型
wr ft v ft , ftr v ft , ftr , 1 r 4
• Derin-Elliott模型：
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CV:Texture
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纹理粗细度与自相关函数的关系示意图
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CV:Texture
数字图像处理与分析基础ppt课件
如帧存容量为245125128bit，则表示单位帧存 的点阵数为512512，灰度分辨率8bit，共有24个 单位帧存
指标4
数据传输速度：主要指图像硬件系统和 计算机之间数据传输速度，单位 s/pixel。
不给出具体的数值，而是指出所采用的计 算机总线类型，如PCI或ISA。
影响的因素有微机的速度、软件的编排、 硬件采用的等待时间等等。
视频锁相方式，即图像系统分解场同步和行 同步信号。
显示功能：
显示的类型，黑白/伪彩色/真彩色显示 每个象素显示的bit数。 查找表（LUT，look -up table） 重叠显示、动系统内部，图像存储体容 量的大小。
三部分：帧存的数目/单位帧存的点阵数（指图像系 统用来存储一幅图像必需的帧存，其容量大于等于 一幅数字图像的点阵数，小于两幅图像的点阵数， 通常取512512或10241024）/每个象素的字长 （用bit数表示，黑白或伪彩色系统为8bit，真彩色 系统通常为83bit/84bit），新增的通道用于图像 叠加处理。
４、信号输出
摄像机一般有四组输出 （1）图像输出，直接接监视器，用来观
察被摄对象； （2）复合视频图像输出； （3）复合同步信号输出； （2）、（3）同时使用，连接到图
像采集卡。 （4）用三基色RGB输出的彩色图像信号，
可连接到图像采集卡。
2.2.5扫描仪
原稿
长光管光源
光学镜头
线阵CCD
参数
PAL制式规定电视画面扫描行为625，NTSC规定为 525。而经图像板数字采样后，得到的是512512 的方阵。图像总数被称为“图像的空间分辨率”。
帧频为f=16Hz时，人眼就可以感到画面有连续性和 自然性。但此时画面亮度的突变会产生视觉上的 “闪烁感”。只有在f50Hz时，这种闪烁感才消除。 因此目前PAL规定f=50Hz，即每秒钟提供50幅画面； NTSC规定f=60Hz。在电视图像研究中，人眼的这 种视觉特性称为“时间平均效应”，帧频f称为“图 像的活动分辨率”。
指标4
数据传输速度：主要指图像硬件系统和 计算机之间数据传输速度，单位 s/pixel。
不给出具体的数值，而是指出所采用的计 算机总线类型，如PCI或ISA。
影响的因素有微机的速度、软件的编排、 硬件采用的等待时间等等。
视频锁相方式，即图像系统分解场同步和行 同步信号。
显示功能：
显示的类型，黑白/伪彩色/真彩色显示 每个象素显示的bit数。 查找表（LUT，look -up table） 重叠显示、动系统内部，图像存储体容 量的大小。
三部分：帧存的数目/单位帧存的点阵数（指图像系 统用来存储一幅图像必需的帧存，其容量大于等于 一幅数字图像的点阵数，小于两幅图像的点阵数， 通常取512512或10241024）/每个象素的字长 （用bit数表示，黑白或伪彩色系统为8bit，真彩色 系统通常为83bit/84bit），新增的通道用于图像 叠加处理。
４、信号输出
摄像机一般有四组输出 （1）图像输出，直接接监视器，用来观
察被摄对象； （2）复合视频图像输出； （3）复合同步信号输出； （2）、（3）同时使用，连接到图
像采集卡。 （4）用三基色RGB输出的彩色图像信号，
可连接到图像采集卡。
2.2.5扫描仪
原稿
长光管光源
光学镜头
线阵CCD
参数
PAL制式规定电视画面扫描行为625，NTSC规定为 525。而经图像板数字采样后，得到的是512512 的方阵。图像总数被称为“图像的空间分辨率”。
帧频为f=16Hz时，人眼就可以感到画面有连续性和 自然性。但此时画面亮度的突变会产生视觉上的 “闪烁感”。只有在f50Hz时，这种闪烁感才消除。 因此目前PAL规定f=50Hz，即每秒钟提供50幅画面； NTSC规定f=60Hz。在电视图像研究中，人眼的这 种视觉特性称为“时间平均效应”，帧频f称为“图 像的活动分辨率”。
(完整版)数字图像处理课件第二章PPT文档
位图和矢量图的比较（4）
➢位图修改麻烦，矢量图形修改随心所欲
位图的编辑受到限制。位图是像素的排列，局部移动 或改变会影响到其他部分的像素(包括前面讲的对图像进 行放大)。
虽然矢量图形的作画方式特别（如前述例子），但是 在修改方面却是比点位图更胜一筹。在矢量图形中，一 个图形对象的改变，不会影响其他图形对象。
位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使用 在漫画创作中，尤其在漫画故事创作中，若能重复使用一些图像元素，可以大大提高创作效率。
采样方式：有缝、无缝和重叠采样。
18
第二章 数字图像处理基础
量化过程
将各像素的明暗信息离散化，用数字表示像素 点信息称为图像的量化。
量化值一般用整数来表示。考虑人眼的识别能 力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即 用0~255描述“黑~白”。
若连续灰度值用z来表示，对于满足 zi≤z≤zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像 素的灰度值，z与qi的差称为量化误差。
19
第二章 数字图像处理基础
量化过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Zi＋ 1 Zi
Zi－ 1
qi＋ 1 qi－ 1
连续 灰度值 灰度 标度
量 化 值 (整 数 值 ) 灰度 量化
(a)
…
…
2 55 2 54
1 28 1 27
1 0
量化为8 bit
(b)
20
第二章 数字图像处理基础
量化级数
每个像素量化后的灰度二进制位数为Q，一般Q总是 取为2的整数幂，即Q=2k。
31
第二章 数字图像处理基础 基本相同的一幅Corel Draw矢量图漫画。同样是要修改女
孩的腰部。很简单，选择修改工具，如图2拖拉一下腰部曲线 的节点就可以把腰部调细了，如图3。不满意，再调整一下即 可(这种调整修改不会影响到其他图形对象，可以随意修改)。
➢位图修改麻烦，矢量图形修改随心所欲
位图的编辑受到限制。位图是像素的排列，局部移动 或改变会影响到其他部分的像素(包括前面讲的对图像进 行放大)。
虽然矢量图形的作画方式特别（如前述例子），但是 在修改方面却是比点位图更胜一筹。在矢量图形中，一 个图形对象的改变，不会影响其他图形对象。
位图难以重复使用，矢量图形可以随意重复使用 在漫画创作中，尤其在漫画故事创作中，若能重复使用一些图像元素，可以大大提高创作效率。
采样方式：有缝、无缝和重叠采样。
18
第二章 数字图像处理基础
量化过程
将各像素的明暗信息离散化，用数字表示像素 点信息称为图像的量化。
量化值一般用整数来表示。考虑人眼的识别能 力，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即 用0~255描述“黑~白”。
若连续灰度值用z来表示，对于满足 zi≤z≤zi+1的z值，都量化为整数qi。qi称为像 素的灰度值，z与qi的差称为量化误差。
19
第二章 数字图像处理基础
量化过程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Zi＋ 1 Zi
Zi－ 1
qi＋ 1 qi－ 1
连续 灰度值 灰度 标度
量 化 值 (整 数 值 ) 灰度 量化
(a)
…
…
2 55 2 54
1 28 1 27
1 0
量化为8 bit
(b)
20
第二章 数字图像处理基础
量化级数
每个像素量化后的灰度二进制位数为Q，一般Q总是 取为2的整数幂，即Q=2k。
31
第二章 数字图像处理基础 基本相同的一幅Corel Draw矢量图漫画。同样是要修改女
孩的腰部。很简单，选择修改工具，如图2拖拉一下腰部曲线 的节点就可以把腰部调细了，如图3。不满意，再调整一下即 可(这种调整修改不会影响到其他图形对象，可以随意修改)。
几种纹理分析算法讲解ppt
几种纹理分析算法讲解
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。
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。
(现代图像分析)第六章纹理图像分析
纹理分割
将图像中的像素按照其灰度值进行分类，形成不同的纹理区域，从而提取出纹 理特征。
基于频域的方法
傅里叶变换
将图像中的像素按照频率进行分类，形成不同的频率成分， 从而提取出纹理特征。
小波变换
将图像中的像素按照小波函数的形状进行变换，形成不同的 频率成分，从而提取出纹理特征。
04
纹理图像分析的算法
纹理图像分析的应用领域
遥感图像分析
遥感图像中包含了大量的纹理信息，通过纹理分析可以提 取出地物的特征和分类，广泛应用于土地资源调查、环境 监测、城市规划等领域。
安全监控
在安全监控领域，通过分析视频中的纹理特征，可以实现 对运动物体的检测和跟踪，提高监控的准确性和实时性。
医学影像分析
医学影像中，如 CT、MRI 和超声图像等，纹理分析可以 帮助医生更好地诊断疾病和评估病情，例如肿瘤检测、病 灶区域识别等。
灰度共生矩阵算法
01
灰度共生矩阵算法是一种基于统计的方法，用于分析图像中像 素之间的相对位置和灰度级的关系。
02
它通过计算图像中不同方向和距离上的像素对的灰度级联合概
率分布，生成一个灰度共生矩阵。
灰度共生矩阵可以用来描述图像的纹理特征，如对比度、方向
03
性和周期性等。
傅里叶变换算法
1
傅里叶变换算法是一种在频域分析图像的方法， 通过将图像的像素强度转换为频率域中的系数。
深度学习在纹理图像分析中的研究与应用
深度学习技术为纹理图像分析带来了革命性的变化，显著提高了分析的准 确性和效率。
未来研究将进一步探索如何改进深度学习模型，以更好地处理复杂的纹理 图像数据。
结合其他技术，如增强学习、迁移学习等，实现更智能的纹理图像分析系 统是未来的研究方向。
将图像中的像素按照其灰度值进行分类，形成不同的纹理区域，从而提取出纹 理特征。
基于频域的方法
傅里叶变换
将图像中的像素按照频率进行分类，形成不同的频率成分， 从而提取出纹理特征。
小波变换
将图像中的像素按照小波函数的形状进行变换，形成不同的 频率成分，从而提取出纹理特征。
04
纹理图像分析的算法
纹理图像分析的应用领域
遥感图像分析
遥感图像中包含了大量的纹理信息，通过纹理分析可以提 取出地物的特征和分类，广泛应用于土地资源调查、环境 监测、城市规划等领域。
安全监控
在安全监控领域，通过分析视频中的纹理特征，可以实现 对运动物体的检测和跟踪，提高监控的准确性和实时性。
医学影像分析
医学影像中，如 CT、MRI 和超声图像等，纹理分析可以 帮助医生更好地诊断疾病和评估病情，例如肿瘤检测、病 灶区域识别等。
灰度共生矩阵算法
01
灰度共生矩阵算法是一种基于统计的方法，用于分析图像中像 素之间的相对位置和灰度级的关系。
02
它通过计算图像中不同方向和距离上的像素对的灰度级联合概
率分布，生成一个灰度共生矩阵。
灰度共生矩阵可以用来描述图像的纹理特征，如对比度、方向
03
性和周期性等。
傅里叶变换算法
1
傅里叶变换算法是一种在频域分析图像的方法， 通过将图像的像素强度转换为频率域中的系数。
深度学习在纹理图像分析中的研究与应用
深度学习技术为纹理图像分析带来了革命性的变化，显著提高了分析的准 确性和效率。
未来研究将进一步探索如何改进深度学习模型，以更好地处理复杂的纹理 图像数据。
结合其他技术，如增强学习、迁移学习等，实现更智能的纹理图像分析系 统是未来的研究方向。
纹理分析数字图像处理ppt课件
编辑课件
7
以1×5矢量为基础，卷积同样维数的矢量，可获得25 个5×5模板。其中最有用的是5×5的零和模板，即
其中aij是模板中的元素（i,j=1,2,3,4,5）。 其中四个有最强性能的模板是：
E5L5
R5R5
E5S5
L5S5
它们分别可以滤出水平边缘、高频点、V形状和垂直边缘。
编辑课件
8
Laws纹理能量测量法的特点
L7=[1 6 15 20 15 6 1]
E7=[-1 –4 –5 0 5 4 1]
S7=[-1 -2 1 4 1 –2 –1]
W7=[-1 0 3 0 –3 0 1]
R7=[1 -2 –1 4 O7=[-1 6 –15
–1 –2 1] 20 –15 6
–1]
振荡Oscilla编tio辑n课）件
6
1×3的矢量集是构成更大矢量的基础.每一 个1×5的矢量可以由两个1×3矢量的卷积产生。 1×7的矢量可以由1×3与1×5矢量卷积产生。 垂直矢量和水平矢量可生成二维滤波模板。由 滤波模板与图像卷积可以检测不同的纹理能量 信息。所以，Laws 一般选用12—15个5×5的 模板。
possible positions in a larger source image and computes
a numerical index that indicates how well the template
matches the image in that position.
Match is done on a pixel-编b辑y课-p件ixel basis.
Laws将Brodatz的8种纹理图像拼在一起， 对该图像作纹理能量测量，将每个像元指定 为八个可能类中的一个，正确率达87％。
相关主题