几种纹理分析算法讲解
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
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
图像处理中的纹理分析算法研究
图像处理中的纹理分析算法研究摘要：纹理分析算法在图像处理领域中扮演着重要的角色。
它可以帮助我们识别和分类具有不同纹理特征的图像，从而实现自动化图像分析。
本文将介绍纹理的概念和特征表示方法，并深入探讨几种常用的纹理分析算法，包括灰度共生矩阵、局部二值模式和小波变换等。
我们将讨论它们的原理、优缺点以及在实际应用中的具体使用场景，并展望纹理分析算法的未来发展方向。
1. 引言随着数字图像处理技术的快速发展，人们对于如何从图像中提取和利用纹理信息的需求越来越高。
纹理是指图像中具有一定重复性的像素分布模式。
因此，纹理分析一般包括纹理特征的提取和表示两个步骤。
纹理特征的提取是指从图像中计算出一组能够描述纹理信息的统计属性或结构属性。
纹理的表示是指将这些特征转化为机器可处理的形式，从而实现进一步的分析和应用。
下面将介绍几种常用的纹理分析算法。
2. 灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生矩阵是一种常用的纹理特征表示方法。
它通过计算图像中不同像素对之间的灰度关系来描述纹理特征。
具体而言，对于每个像素，统计与其相邻像素的灰度差出现的频率，并将这些频率组成一个共生矩阵。
然后，通过对共生矩阵进行统计分析，可以获得一系列纹理特征，如对比度、能量、熵等。
灰度共生矩阵的优点是简单易实现，而且可以捕捉到纹理的局部和全局特征。
然而，它对图像质量的变化非常敏感，且计算复杂度较高。
3. 局部二值模式（LBP）局部二值模式是一种基于像素点的纹理特征表示方法。
它通过对每个像素点与它周围像素灰度值的比较来构造一个二进制编码，从而表达了像素点周围的纹理特征。
LBP特征具有旋转和灰度变化不变性的优点，并且计算效率较高。
它在许多应用领域中都取得了良好的效果，如人脸识别、纹理分类等。
然而，LBP特征的主要局限性是它只能表示局部纹理特征，对于不同尺度和方向的纹理变化缺乏判别力。
4. 小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，能够将信号在时域和频域上进行分解和重构。
遥感影像处理中的纹理分析方法探讨
遥感影像处理中的纹理分析方法探讨遥感影像处理是一项重要的技术，可以提供大量的地理信息，用于环境监测、资源管理和城市规划等领域。
在遥感影像处理中，纹理分析方法是一种常用的技术，可以提取图像中的纹理信息，帮助我们理解和描述地物的特征。
本文将探讨一些常见的纹理分析方法，并介绍它们在遥感影像处理中的应用。
首先，我们来介绍一种常见的纹理分析方法——灰度共生矩阵（Gray LevelCo-occurrence Matrix，GLCM）。
灰度共生矩阵可以用来描述图像中不同像素对之间的灰度变化关系，从而提取纹理信息。
它基于一个假设，即相同纹理的像素对在图像中的分布应具有一定的统计规律。
通过计算灰度共生矩阵中的各种统计特征，如对比度、相关度、能量和熵等，可以得到图像的纹理特征。
灰度共生矩阵在遥感影像处理中有广泛的应用。
例如，在土地利用分类中，可以利用灰度共生矩阵提取不同土地类型的纹理特征，从而进行分类分析。
此外，灰度共生矩阵还可以用来检测图像中的纹理边界，帮助我们识别建筑物、道路等地物。
另一种常见的纹理分析方法是小波变换。
小波变换是一种时频分析方法，可以将图像分解为不同频率的子带图像，从而提取图像的纹理信息。
小波变换的特点是可以捕捉到图像的局部特征，对于纹理边界和纹理的细节描述具有较好的效果。
小波变换在遥感影像处理中也有广泛的应用。
例如，在地表覆盖变化检测中，可以利用小波变换提取图像的纹理特征，从而识别出不同时间段的遥感影像中地物的变化情况。
此外，小波变换还可以用于地物提取、遥感图像的增强等方面。
除了上述方法外，还有一些其他的纹理分析方法也值得关注。
例如，局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）是一种基于像素之间灰度差异的纹理分析方法。
LBP可以用来描述图像中不同像素点的灰度分布模式，从而提取纹理特征。
在遥感影像处理中，LBP可以应用于图像分类、目标检测等方面。
总结起来，纹理分析方法在遥感影像处理中起着重要的作用。
图像处理中的纹理分析与识别算法研究
图像处理中的纹理分析与识别算法研究随着计算机技术的发展，图像处理在各个领域中得到了广泛应用。
其中，纹理分析与识别算法是图像处理中的重要研究方向之一。
本文将探讨纹理分析与识别算法的研究现状、应用场景以及未来发展方向。
一、纹理分析与识别算法的研究现状纹理是指物体或场景中的细节和表面特征。
纹理分析与识别算法旨在从图像中提取并描述纹理信息，以实现对图像的分类、识别和检索等任务。
目前，已经有许多经典的纹理分析与识别算法被提出和广泛应用。
1. 统计方法统计方法是最早被应用于纹理分析与识别的方法之一。
该方法通过统计图像中像素的灰度值或颜色分布来描述纹理特征。
常用的统计方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差异矩阵（GLDM）等。
这些方法可以有效地描述纹理的统计特征，但对于复杂纹理的描述能力有限。
2. 滤波方法滤波方法是基于滤波器对图像进行纹理特征提取的方法。
常用的滤波方法包括Gabor滤波器、小波变换等。
这些方法可以通过选择不同的滤波器参数来提取不同尺度和方向的纹理特征，从而实现对纹理的描述和识别。
3. 深度学习方法近年来，深度学习方法在图像处理领域取得了显著的成果。
深度学习方法通过构建深度神经网络模型，自动学习图像中的纹理特征。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一。
通过多层卷积和池化操作，CNN可以有效地提取图像中的纹理特征，并实现对纹理的分类和识别。
二、纹理分析与识别算法的应用场景纹理分析与识别算法在许多领域中有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 医学图像分析在医学图像分析中，纹理分析与识别算法可以帮助医生识别和分析图像中的病变区域。
例如，在乳腺癌检测中，纹理分析算法可以提取乳腺肿块的纹理特征，辅助医生进行早期诊断。
2. 地质勘探在地质勘探中，纹理分析与识别算法可以用于识别地质构造和岩石类型。
通过分析地质图像中的纹理特征，可以帮助地质学家了解地下地质结构，指导矿产资源勘探和开发。
纹理图像特征提取与生成算法研究
纹理图像特征提取与生成算法研究纹理是物体表面的视觉特征之一，对于纹理图像的特征提取和生成在计算机视觉领域具有重要意义。
本文将研究纹理图像特征提取与生成算法，并探讨其在实际应用中的潜在应用价值。
一、纹理特征提取算法纹理特征提取是从纹理图像中提取具有代表性的特征，以便后续的分类、识别等任务。
在研究中，我们将探讨以下几种常见的纹理特征提取算法。
1. 统计特征提取算法统计特征提取算法基于纹理中的统计规律进行分析。
其中，最常用的方法是计算纹理图像的灰度共生矩阵（GLCM），通过计算该矩阵的统计特征，如能量、对比度、熵等，来描述纹理中像素的空间关系。
此外，局部二值模式（LBP）和灰度梯度共生矩阵（GGCM）也是常用的纹理特征提取算法。
2. 频域特征提取算法频域特征提取算法通过对纹理图像进行傅里叶变换，将其转化为频域能量分布图，进而提取纹理特征。
其中，离散傅里叶变换（DFT）和离散余弦变换（DCT）是常用的频域变换算法。
通过计算这些变换结果的频谱能量、频带直方图等特征，可以有效地提取纹理特征。
3. 小波变换特征提取算法小波变换是一种将信号分解成尺度和频率领域的技术，可以用于纹理图像的特征提取。
通过小波变换，可以得到图像的多尺度、多方向的纹理特征。
常见的小波变换包括离散小波变换（DWT）和连续小波变换（CWT），可用于提取纹理的边缘、方向和频率等特征。
二、纹理特征生成算法纹理特征生成算法是指根据已有的纹理特征进行图像的合成或生成。
在研究中，我们将探讨以下几种常见的纹理特征生成算法。
1. 基于样本纹理合成算法样本纹理合成算法通过学习输入纹理样本的统计规律，并利用这些规律合成新的纹理图像。
其中，最常用的方法是纹理局部分析合成（Texture Synthesis by Patch-based Sampling，TPS）。
该算法通过选择合适的纹理样本块，并将其拼接在一起，逐渐生成新的纹理图像。
2. 基于非参数方法的纹理生成算法非参数方法的纹理生成算法是指不依赖于固定模型或样本的算法，可以通过学习输入样本的分布特征，生成新的纹理图像。
图像处理中的纹理分析与纹理特征提取算法研究
图像处理中的纹理分析与纹理特征提取算法研究摘要：图像纹理分析和纹理特征提取是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。
纹理在图像中包含了丰富的视觉信息，能够用于图像分类、目标检测和识别等应用。
本文将介绍图像纹理分析的相关概念和算法，并讨论纹理特征提取的常用方法和应用。
1. 引言图像纹理是指由多个纹理单元组成的图像区域。
这些纹理单元在某种视觉空间上独立地重复出现，形成了具有一定规律的纹理模式。
图像中的纹理可以根据其表现形式分为统计纹理和结构纹理。
统计纹理是指通过统计纹理单元的分布和统计规律来描述纹理特征，而结构纹理则是指通过纹理单元的空间关系来描述纹理特征。
图像纹理的分析和特征提取是图像处理中的重要任务之一。
2. 图像纹理分析算法图像纹理分析是指对图像中的纹理进行描述和分析的过程。
常用的图像纹理分析算法有以下几种：2.1 灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生矩阵是一种描述图像纹理统计特性的方法。
它将图像的灰度级别相邻像素的关系编码成一个矩阵。
通过对该矩阵进行统计分析，可以得到一系列纹理特征。
常用的纹理特征包括对比度、相关性、能量和熵等。
2.2 Gabor滤波器Gabor滤波器是一种用于提取图像纹理特征的滤波器。
它模拟了人类视觉系统中的简单细胞的特性，可以捕捉到图像中的纹理细节。
Gabor滤波器使用一组复指数函数来对图像进行滤波，得到一组滤波响应，然后通过对响应进行统计分析，提取纹理特征。
2.3 小波变换小波变换是一种用于图像分析的时-频分析方法，也可以用于纹理分析。
通过对图像进行小波变换，可以将图像分解为不同尺度和方向上的纹理分量。
然后可以对这些分量进行统计分析，提取纹理特征。
3. 纹理特征提取算法纹理特征提取是指从图像纹理中提取具有表征能力的特征。
常用的纹理特征提取算法有以下几种：3.1 统计特征统计特征是指通过对图像纹理的统计规律进行描述的特征。
常用的统计特征包括对比度、相关性、能量和熵等。
3.2 结构特征结构特征是指通过纹理单元的空间关系来描述纹理特征的特征。
7纹理分析
第七章纹理分析第七章纹理分析7.1 7.2 7.3 7.4 7.5纹理图像举例纹理分析的概念与方法基于灰度共生矩阵的纹理分析基于模型的纹理分析信号处理方法不变性纹理分析7.67.1 一些典型的纹理图象包含多个纹理区域的图象一些彩色纹理图像flowerwaterbeeren food纹理是一种普遍存在的视觉现象，我们可以去感受纹理，却很难对纹理的精确定义形成统一的认识，目前多根据应用需要做出不同定义． 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。
7.2 纹理分析的概念与方法7.2.1 纹理（Texture）两种较常采用的定义：定义1 按一定规则对元素（elements）或基元（primitives）进行排列所形成重复模式。
定义2 如果图像函数的一组局部属性是恒定的，或者是缓变的，或者是近似周期性的，则图象中的对应区域具有恒定的纹理。
纹理的基本特征纹理是区域属性，并且与图像分辨率（或称尺度，resolution or scale）密切相关。
纹理具有重复性、规则性、方向性等等。
纹理分析（texture analysis）：包括纹理分类(texture classification)、纹理分割(texture segmentation)和从纹理恢复形状(shape from texture)。
应用于产品检验，医学图像分析，文档处理，遥感图像分析…纹理合成（texture synthesis）:由基元合成纹理图像。
应用于图形绘制(graph rendering)、图像压缩(image compression)和纹理分析。
纹理分割确定图像中纹理的边界，两种途径：基于区域的技术和基于边界的技术。
纹理分类确定纹理区域或图像的类别纹理图象纹理分类纹理分割合成图像（一次迭代）合成图像（四次迭代）合成图像（初始）海洋图像7.2.4 纹理合成统计方法（statistical methods）利用纹理在空间上的灰度分布特性：灰度共生矩阵自相关函数结构方法（structural methods）利用基元排列成纹理的特点：基于基元特征或基元组合规则基于模型的方法（modal based methods）假设一幅纹理图像是一类参数模型的实例：Markov (Gibbs) 随机场，分形(fractal)。
数字图像处理10纹理分析new讲义.
jw k w
纹 理 分 析
C ( , , j, k )
m j w nk w jw
f (m, n) f (m , n )
m j w nk w
k w
2 [ f ( m , n )]
10
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功率谱：
F u , v F * u , v F u , v
2
纹 理 分 析
功率谱的径向分布与图像 f(x,y)空间域中的纹理的粗细程 度有关。对于稠密的细纹理，功 率谱沿径向的分布比较分散；对 于稀疏的粗纹理，功率谱往往比 较集中于原点附近；对于有方向 性的纹理，功率谱的分布将偏置 于与纹理垂直的方向上。 遥感信息工程学院
LRE
2 n p( g , n ) g ,n
p( g , n )
g ,n
当行程长时，LRE大。
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第 九 章
9.2 统计法
（2） 灰度值分布：
p( g , n) GLD p ( g , n)
g n g ,n
2
当灰度行程等分布时， GLD最小；若某些灰度 出现多，即灰度较均 匀，则GLD大。
gΔ称为灰度差分。设灰度差分的所有可能取值共有m 级，令点(x, y)在整个画面上移动，累计出gΔ(x, y)取 各个数值的次数， 由此便可以作出 gΔ(x, y)的直方图。 由直方图可以知道gΔ(x, y)取值的概率pΔ(i)。 当采用较小i值的概率pΔ(i)较大时，说明纹理较粗
糙；概率较平坦时，说明纹理较细。
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5
纹 理 分 析
图像处理技术中的纹理特征提取方法比较
图像处理技术中的纹理特征提取方法比较在图像处理领域，纹理是指图像中的可见细节和结构的一种视觉特征。
纹理特征提取是图像分析中重要的任务之一，它能够提供关于图像局部区域的有效信息。
在本文中，将比较常用的四种纹理特征提取方法：灰度共生矩阵（GLCM）、方向梯度直方图（HOG）、局部二值模式（LBP）和高斯滤波器。
灰度共生矩阵（GLCM）是一种经典的纹理特征提取方法，它基于灰度级在图像中的空间分布。
GLCM通过计算像素对之间的灰度级和位置关系来描述纹理。
通过计算灰度级之间的共生矩阵，可以获得一系列统计特征，如对比度、相关性和能量等。
GLCM适用于不同类型的纹理，但对图像的灰度变化敏感。
方向梯度直方图（HOG）是一种基于图像梯度信息的纹理特征提取方法。
HOG将图像分为多个细胞，然后计算每个细胞内梯度的直方图。
通过将直方图连接起来，形成整个图像的特征向量。
HOG适用于纹理具有明显边缘和梯度变化的图像，其对图像的几何变化和光照变化具有较好的不变性。
局部二值模式（LBP）是一种基于图像灰度差异的纹理特征提取方法。
LBP将每个像素与其邻域像素进行灰度级比较，然后将比较结果编码为二进制数。
通过计算不同像素点的二进制编码直方图，可以得到图像的纹理特征。
LBP适用于不同类型的纹理，并且对图像的光照变化有一定的不变性。
高斯滤波器是一种基于图像平滑的纹理特征提取方法。
它通过使用不同尺度的高斯滤波器对图像进行滤波，得到不同细节层次上的纹理特征。
通过对每个细节层次上的图像进行特征提取，可以得到多尺度的纹理特征。
高斯滤波器适用于纹理较为平滑的图像，且对图像的尺度和旋转变化有一定的不变性。
综上所述，不同的纹理特征提取方法适用于不同类型的纹理和图像。
若需要考虑灰度级分布和空间关系，可以选择灰度共生矩阵（GLCM）；若纹理具有明显边缘和梯度变化，可以选择方向梯度直方图（HOG）；若需要考虑灰度差异和局部信息，可以选择局部二值模式（LBP）；若需要考虑图像平滑和多尺度特征，可以选择高斯滤波器。
计算机视觉中的纹理分析与分类算法
计算机视觉中的纹理分析与分类算法随着计算机科学的发展和应用的日益普及，计算机视觉领域也在逐渐受到人们的关注。
其中，纹理分析与分类算法是其中一个重要的课题。
什么是纹理？纹理是指在空间上呈现规律性的物体表面图案，也可以理解为是可以看到或感受到的物体表面细节。
在自然界中，纹理分布广泛，如石头、树皮、动物皮毛等。
而在计算机视觉中，纹理通常被表示为一个或多个特征向量，这些向量包含了物体表面的统计信息。
为什么需要纹理分析与分类？在实际应用中，纹理分析与分类可以有效的识别和分类不同的物体表面，如识别动物的皮毛纹理、识别文本中的字体和纹理等。
此外，纹理分类还可以用于图像增强、图像还原和图像检索等方面，大大提高了计算机视觉的应用范围和精度。
纹理分析与分类算法纹理分析与分类算法有多种，下面分别介绍几种典型的算法。
1.基于Gabor滤波器的纹理分析Gabor滤波器是一种特殊的带通滤波器，可以有效地捕捉物体表面中的纹理信息。
通过将Gabor滤波器应用于物体表面，可以得到不同大小和方向的特征响应图像，这些图像可以用于纹理分类。
2.基于纹理特征描述子的纹理分类纹理特征描述子是一种对物体表面纹理特征进行编码的方法。
这种方法将物体表面纹理信息转换为一个向量表示，这个向量包含了像素强度、局部方向、梯度等信息。
通过对这些特征向量进行聚类和分类，可以实现纹理识别和分类。
3.基于深度学习的纹理分类深度学习是一种广泛应用于计算机视觉中的技术，通过构建深度神经网络，可以对图像进行自动学习和分类。
在纹理分类中，通过使用深度神经网络对物体表面图像进行学习和分类，可以大大提高纹理分类的准确率和效率。
纹理分类的应用纹理分类在各大领域都有着广泛的应用，如医疗、军事、交通等领域。
在医疗领域中，纹理分类可以对肿瘤病灶进行自动识别和分类，为医生提供准确和快速的治疗依据。
在军事领域中，纹理分类可以用于目标识别和区分，提高珂朵莉系统的作战效率和准确性。
在交通领域中，纹理分类可以对路面状况进行自动检测和分类，为车辆提供安全和准确的行驶信息。
数字图像处理中的图像纹理分析算法研究
数字图像处理中的图像纹理分析算法研究随着数字图像技术的不断进步，数字图像处理已广泛应用于各行各业，如医学影像、军事侦察、工业制造等领域。
在这些领域中，图像纹理分析算法是数字图像处理中至关重要的一环，它可用于检测物体、识别目标、评估材料等。
所以，研究图像纹理分析算法成为了数字图像处理领域的重要研究方向。
一、图像纹理表示方法图像纹理表示方法是指通过数学或统计方法来描述一幅图像的纹理特征。
常用的图像纹理表示方法有灰度共生矩阵、灰度自相关函数和小波变换等。
1. 灰度共生矩阵灰度共生矩阵是描述像素灰度分布规律的一种方法。
在一副图像中，如果两个像素的灰度值相同，则称它们是相邻的。
建立灰度共生矩阵时，统计的是相邻像素的出现频率，这个频率可以表示不同纹理特性。
灰度共生矩阵在纹理分类、纹理过滤等方面有很好的应用。
2. 灰度自相关函数灰度自相关函数描述的是像素之间的相关性。
如果一个像素与周围像素灰度值的相似度高，则它们之间有很强的相关性；反之，如果相似度低，则它们之间的相关性较弱。
灰度自相关函数可以在图像分割和纹理分类中使用。
3. 小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，它将数字信号分解成不同尺度的频率成分。
小波变换能够对图像进行多尺度纹理描述，具有较好的分析和表达性能。
在图像压缩和纹理分析等领域有着重要的应用。
二、图像纹理分析算法图像纹理分析算法是指通过数学模型或计算方法来识别图像中的纹理特征，常见的图像纹理分析算法有LBP算法、Gabor滤波算法、局部二值模式和纹理边缘算子等。
1. LBP算法LBP算法是一种用于图像纹理分析和描述的局部算子。
它将像素点周围的像素与中心像素进行比较，得出二进制编码，并将编码作为该像素的纹理特征。
LBP算法简单易用，并且对光照、噪声等干扰具有较强的鲁棒性，被广泛应用于图像分割和目标检测等领域。
2. Gabor滤波算法Gabor滤波算法是一种解析信号处理算法，它可以提取出图像中不同尺度和方向的纹理特征。
数字图像处理中的纹理分析技术
数字图像处理中的纹理分析技术一、引言数字图像处理是计算机科学和工程中的重要研究领域之一，它涉及到从原始图像中提取有用信息、改变图像外观和增强图像细节等方面。
在数字图像处理中，纹理分析技术是一种常用的分析和描述图像特征的方法，它能够帮助我们识别、分类和检测图像中的纹理区域，对许多领域如医学图像分析、遥感图像分析等都具有重要的应用价值。
二、纹理分析技术的定义与作用纹理是指图像中连续、可重复的局部模式或结构。
纹理分析技术旨在研究和描述纹理的统计特性、结构特征和颜色等属性，以便进行纹理分类、纹理合成、纹理识别等操作。
它可以帮助我们获得更全面、准确的图像信息，从而提高图像的分析和理解能力。
三、纹理特征的表示与提取在纹理分析中，首先需要将纹理特征表示成一组特征向量。
常用的纹理特征表示方法有统计特征法、结构特征法和频域特征法等。
统计特征法基于纹理的统计分布特性，如均值、标准差、协方差等；结构特征法则是通过描述纹理的结构和几何特征，如方向、角度、曲率等；频域特征法通过将图像转换到频域进行分析，如傅里叶变换、小波变换等。
根据具体的应用需求，我们可以选择适合的方法来提取和表示纹理特征。
四、纹理分析的方法与算法纹理分析的方法与算法分为有监督和无监督两种。
有监督的纹理分析方法依赖于训练样本集，通过构建分类器来识别和分类图像纹理。
常用的有监督算法有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等；无监督的纹理分析方法则是基于图像自身的统计特性，如聚类、聚类分析等。
常见的无监督算法有k-means算法、聚类验证指数算法等。
这些方法和算法各有优劣，在实际应用中需根据具体情况进行选择。
五、纹理分析的应用领域纹理分析技术在许多领域都有广泛的应用。
在医学图像分析领域，纹理分析可以用于癌症早期诊断、病变检测和分类等；在遥感图像分析领域，纹理分析可以用于地物分类、土地覆盖检测等；在计算机视觉领域，纹理分析可以用于目标检测、物体识别等。
此外，纹理分析还可以应用于纹理合成、纹理生成等方面。
皮肤纹理分析算法及其在人体识别中的应用研究
皮肤纹理分析算法及其在人体识别中的应用研究随着科技的不断进步，人们对于生物识别的需求越来越高。
而人类的皮肤纹理千差万别，是每个人独一无二的特征，因此越来越多的研究者开始关注皮肤纹理分析算法及其在人体识别中的应用。
一、皮肤纹理分析算法1. 统计方法统计方法是一种简单有效的皮肤纹理分析算法。
这种方法通过提取图像中的像素值，统计每个像素周围一定大小的像素灰度值范围和分布，进而判断该像素是否属于皮肤区域。
该算法的优点在于执行速度快，不需要额外的训练数据，但缺点也显而易见，对于肤色调整较大的图像判断效果欠佳。
2. Gabor算法Gabor算法是一种基于滤波的皮肤纹理分析算法。
这种算法通过将图像拆分为频率和方向两个维度进行处理，得到更为稳定的纹理特征。
该算法对于那些奇异形态的皮肤区域也能进行精确的判断，但是因为该算法计算复杂度较高，因此执行效率较低。
3. 随机森林算法随机森林算法是一种基于决策树的机器学习算法。
该算法通过构造多个决策树进行判断，从而达到更加准确的皮肤纹理分析效果。
该算法可自动处理辨识难度较大的皮肤区域，但是对于一些特殊肤色或医学情况下的肌肤缺陷判断不准确。
二、皮肤纹理分析算法在人体识别中的应用1. 人脸识别人脸识别一直是生物识别领域的热门话题。
而在人脸识别中，对于皮肤纹理的识别可以作为一种有效的辅助手段，并且准确率相对较高。
特别是在低质量图像和面部遮挡的情况下，采用皮肤纹理分析算法进行人脸识别更为具有实际意义。
2. 人体识别除了人脸识别，皮肤纹理分析算法在人体识别方面也有广泛应用。
通过对皮肤纹理特征进行分析，可以精确判断出人体的身份信息。
该方法不仅可以应用于人体活体认证，还可以应用于人体搜索、登陆、门禁等场景。
3. 疾病检测皮肤纹理分析算法还可以用于皮肤疾病的检测和诊断。
通过对皮肤纹理的变化进行分析，可以发现可能存在的皮肤问题。
将皮肤纹理分析算法与人工智能技术相结合，可以实现对皮肤问题的自动诊断和推荐治疗方案。
数字图像处理中的纹理分析与增强算法研究
数字图像处理中的纹理分析与增强算法研究摘要：纹理在图像中广泛存在，对图像的分析和增强有着重要的作用。
本文主要研究数字图像处理中的纹理分析与增强算法，包括纹理特征提取、纹理分类和纹理增强等方面的内容，并结合实例进行详细讨论。
1. 引言数字图像处理中的纹理分析与增强是一项重要的研究内容，具有广泛的应用价值。
在许多领域中，如医学图像分析、工业检测、图像搜索等都需要对图像中的纹理进行准确的分析和增强。
因此，研究数字图像处理中的纹理分析与增强算法具有很高的实用性和研究意义。
2. 纹理特征提取算法纹理特征提取是纹理分析的关键步骤之一。
通过提取纹理特征，可以有效表示纹理的结构和特点。
常用的纹理特征提取算法包括自相关矩阵、灰度共生矩阵和小波变换等方法。
2.1 自相关矩阵自相关矩阵是一种常用的纹理特征提取方法，用于描述图像中像素之间的相关性。
通过计算图像的自相关矩阵，可以得到图像的纹理特征。
在自相关矩阵中，各个元素表示图像中两个像素灰度值的相关性。
根据自相关矩阵的统计特性，可以提取出多个纹理特征，如对比度、协方差和能量等。
2.2 灰度共生矩阵灰度共生矩阵是另一种常用的纹理特征提取方法，它描述了图像中不同位置像素间的灰度值共生关系。
通过计算灰度共生矩阵，可以得到图像的纹理特征。
根据灰度共生矩阵的统计特性，可以提取出多个纹理特征，如对比度、相关性和能量等。
2.3 小波变换小波变换是一种基于时间频率分析的信号处理方法，也可以用于纹理特征提取。
通过对图像进行小波变换，可以得到不同尺度和方向上的纹理特征。
小波变换可以提取出图像的局部纹理特征，对于纹理分析具有一定的优势。
3. 纹理分类算法在图像处理中，纹理分类是指将图像分为不同的纹理类别。
纹理分类是纹理分析的一项重要任务，对于精确描述和识别图像中的纹理非常有帮助。
常用的纹理分类算法包括统计方法、神经网络和支持向量机等。
3.1 统计方法统计方法是一种常用的纹理分类方法，它通过计算纹理特征的统计量来实现纹理分类。
第九章 纹理分析new
纹 理 分 析
纹理图像
傅立叶功率谱
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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。
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纹 理 分 析
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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
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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
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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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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：
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。
图像处理技术中的图像纹理分析方法
图像处理技术中的图像纹理分析方法图像纹理分析是图像处理中的重要任务之一，它涉及到从图像中提取纹理信息，用于图像分类、识别、检测以及其他更高级的计算机视觉任务。
在图像纹理分析方法中，有许多经典的算法和技术，本文将介绍一些常用的图像纹理分析方法。
1. 灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生矩阵是一种常用的纹理分析方法，它描述了图像中不同像素之间的空间关系。
通过计算图像中不同像素对的灰度值出现概率，可以得到灰度共生矩阵。
从灰度共生矩阵中可以提取出一些统计特征，如能量、熵、对比度、相关性等，这些特征可以用于纹理分类和识别。
2. 尺度不变特征变换（SIFT）尺度不变特征变换是一种有效的纹理分析方法，它可以提取出图像中的关键点和对应的描述子。
SIFT算法通过确定图像中的稳定关键点，提取关键点周围的局部纹理信息，并用描述子描述每个关键点。
这些描述子具有尺度不变性和旋转不变性，可用于图像匹配和目标识别。
3. Gabor滤波器Gabor滤波器是一种用于纹理分析的频域滤波器，它模拟了视觉皮层中神经元对纹理的响应。
Gabor滤波器可以通过对图像进行多尺度和多方向的滤波，提取出不同频率和方向的纹理信息。
Gabor滤波器在纹理分类、纹理合成和纹理检测等应用中具有广泛的应用前景。
4. 小波变换小波变换是一种基于时间-频率分析的图像处理方法，也可以用于纹理分析。
小波变换对图像进行多尺度分解，将图像分解为不同频率的子带图像。
通过对不同尺度子带图像进行纹理分析，可以得到图像的纹理特征。
小波变换在图像压缩、纹理合成和纹理检测等领域中得到了广泛应用。
5. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将空间域图像转换为频率域的方法，也可以应用于图像纹理分析。
图像的傅里叶变换结果可以展示图像中不同频率成分的分布情况。
通过对傅里叶变换结果进行频谱分析和滤波，可以提取出不同频率的纹理特征。
傅里叶变换在纹理合成、纹理检测和纹理识别等方面具有广泛的应用。
以上是一些常用的图像纹理分析方法，每种方法都有其独特的优势和适用范围。
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?
? 对于信号f，其连续小波变换 Wf(a,b)定义为：
?
? 选择不同特定的小波基函数，就可以得到原信号 的逼近信号和小波信号。
?
? 下图给出了不同分别率下的离散逼近信号（低通 滤波器）：
下面论述纹理特征提取与分析的几种方法。
?
一.影像纹理的直方图分析法
? 纹理区域的灰度直方图作为纹理特征，简明总
结了图像中的统计信息。为了研究灰度直方图的相似 性，可以提取诸如均值、方差、能量以及熵等特征来 描述纹理。如果用 p(i),i=1,2, …,G,来表示图像的一 阶直方图，则相关的纹理特征有：
?以下是取x=3,y=0 时计算特征值所获得的纹理影像：
? 原图：
x=3,y=0 ：
三.边界频率分析法 ?
? 与自相关函数方法中用空间频率来区分纹理的粗 细不同，边界频率认为纹理可以用每单位面积内边界 来区分纹理。粗糙的纹理由于局部邻域内的灰度相似， 并没有太大变化，因而每单位面积内的边界数会较小； 细致的纹理由于局部邻域内的灰度变化较快，所以每 单位面积内的边界数会较大。
?
? 以下是不同图像的自相关函数曲线示例：
?
?D7的纹理比较粗糙，曲线的下降速度较慢； D20的纹 理比较细致，曲线的下降速度较快。
?
? 自相关系数的变化趋势反映了纹理的粗细程度， 然而，对于同样粗糙（细致）但完全不同的两种纹理， 它们的自相关系数很可能比较相近，很难将这两种纹 理区分开来。
?
图的低频子图， D1代 表原图沿垂直方向的 高频段子图， D2代表 原图沿水平方向的高 频段子图， D3代表原 图沿 45度对角方向的 高频段子图。
? 小波变换过程：
? 小波分解实例：
? 由图可见变换后图像左上角的小波分量和原图最
接近，是原图的近似；而其他分量则是原图的纹理部 分。
? 实际应用：由于不同地物具有不同的频谱曲线；
纹理细致密集的在高频段具有较高能量，纹理粗糙稀
疏的在低频段具有较高能量。因此，可以取图像上大 小为 w*w的小块，对其进行小波分解（实验中对每个 小块进行 2层小波变换），计算分解后每一子图的信 息熵，作为小块的特征度量指标，共有 7组特征指标。
? 以下是取第一次小波变换垂直分量的特征值形成
的纹理影像：
?
?以下是 d取1、2时计算特征值 (E(2)-E(1)) 所获得的
纹理影像：
? 原图：
d=1,2 ：
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。
纹理分析
?
提到纹理，人们自然会立刻想到木制家俱上
的木纹、花布上的花纹等。木纹为天然纹理，花纹为
人工纹理，它们反映了物体表面颜色和灰度的某种变
化。这些变化与物体本身的属性相关。
?
?
有些图像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。习惯上，把这种局部不
规则而宏观有规律的特性称之为纹理；以纹理特性
? 原图：
信息熵：
? 由图可见，小波变换的纹理分类效果甚至不如最
简单的灰度直方图方法。对此，有研究者分析认为： 传统的基于小波变换的纹理分类方法常常采用纹理特 征来达到分类目的，但对于自然图像，由于在一个纹 理区域内的像素并不是处处相似的，因而影响纹理分 类效果。
五.灰度共生矩阵分析法
定义： 在三维空间中 ,相隔某一距离的两个像素，它们 具有相同的灰度级，或者具有不同的灰度级，若 能找出这样两个像素的联合分布的统计形式，对 于图像的纹理分析将是很有意义的。灰度共生矩 阵就是从图像 (x,y)灰度为i的像素出发，统计与 距离为δ=(Δ x2&
二.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
?
? 自相关函数具有如下规律： ? 1.不同的纹理图像， ρ（x,y）随 d变化的规律是 不同的。 ? 1）当纹理较粗时， ρ（d）随 d的增加下降速 度较慢； ? 2）当纹理较细时， ρ（d）随 d的增加下降速 度较快。 ? 2.随着d继续增加， ρ（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。
?
? 下图给出相应的离散小波信号（高通滤波器）：
?
? 由上面两图可见：信号的小波分解包含了原信号 和逼近分解之间的信息差。
?
? 将小波变换从一维推广到图像处理的二维情况， 则一幅图像可以分解成 3J+1幅子图， J代表小波分解 的次数，每幅子图代表不同的频段，如下图：
? Sj 代表第 j 分解原
? ?
?
?如果限定对象，则采用这样简单的方法也能够识别 纹理。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。
?
?以下是提取不同纹理测度特征值所获得的纹理影像：
? 原图：
方差：
?
? 能量：
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
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。
? 对于一个定义在邻域 N内的一幅纹理图像 f和每一 个距离 d，边界频率可以计算出一个依赖于距离 d的纹 理描述函数 E：
?
? 以下是不同图像的边界频率曲线示例：
?
?D2的纹理比较粗糙，边界频率较低； D21的纹理比较 细致，边界频率较高。
?
? 由于边界频率分析法只反映了纹理的粗细，因此 其缺点和自相关函数法是一样的，即：对于同样粗糙 （细致）但完全不同的两种纹理，它们的边界频率很 可能比较相近，很难将这两种纹理区分开来。