纹理分析与合成

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灰度级同现矩阵
• 例1
21201 02112 01220 12201 20101
0 12
i
0022
j 1212
2 232
左边为一幅5×5的图象，具有三个灰度级， 右边为灰度级同现矩阵，位移矢量d=(1,1)
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灰度级同现矩阵
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纹理合成
海洋图像
合成图像 （初始）
合成图像
合成图像
（一次迭代） （四次迭代）
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8.2 纹理分析与合成方法
• 统计方法（statistical methods）
利用纹理在空间上的灰度分布特性： 灰度级同现矩阵，自相关函数
• 结构方法（structural methods）
• 用下式表示一幅
图像
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8.3.1 灰度级同现矩阵
• 对于具有G个灰度级的图像，受位移矢量
控制的灰度级同现矩阵 是一个 的矩阵，矩阵行列表示各个灰度级，矩阵元素 反映两种灰度在相距一定距离的位置上同时出 现的次数，具体按下式计算：
(Haralick, 1979)
water
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8.1 纹理（Texture）
• 纹理是一种普遍存在的视觉现象，目前对 于纹理的精确定义还未形成统一认识，多 根据应用需要做出不同定义．
• 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）进行排列所形成的重复模式. 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．
• 例2
10101010 01010101 10101010 01010101 10101010 01010101 10101010 01010101
i
j
1 24 0 0 i 49
0 25 1
01 j
d=(1,1)时的P[i,j]
ij
1 0 28 56
28 0
0i 1
01 j
d=(1,0) 时的P[i,j]
第八章 纹理分析与合成
Chapter 8 Texture Analysis and Synthesis
灰度纹理图象
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包含多个纹理区域的图象
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beeren
flower
彩色纹理图像
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food
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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.
根据纹理的周期性，采用滤波方法处理： 空域滤波、频域滤波（Fourier变换，Gabor变 换，小波变换）
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8.3 统计方法
• 研究纹理在空间上的灰度分布特征
灰度级同现矩阵（grey level co-occurrence matrices，GLCM）
自相关性函数（autocorrelation function）
• 如果灰度级同现矩阵集中于对角线上， 则对应位移矢量接近于该纹理中基元的 排列规则．
• 在灰度级同现矩阵的基础上，可定义多 种纹理特征.
• 纹理分析领域中广为人知和最经常采用 的特征之一.
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纹理特征
墒 (entropy) 能量 (energy) 对比度 (contrast) 均匀度 (homegeneity)
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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
重复性 规则性 周期性 方向性
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纹理分析与合成
• 纹理分析(analysis):
纹理分类(classification)、纹理分割 (segmentation)、从纹理恢复形状(shape from texture).
利用基元排列成纹理的规则性： 基元特征，基元组合规则
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纹理分析与合成方法
• 基于模型的方法(modal based methods)
一幅纹理图像是一类参数模型的实例： Markov (Gibbs) 随机场，分形(fractal)
• 信号处理方法(signal processing methods)
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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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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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
公式
相关性 (correlation)
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灰度级同现矩阵的问题与发展
• 问题
缺乏选择位移矢量的有效方法. • 发展
自适应多尺度灰度级同现矩阵 (adaptive multiscale GLCM)：种子区域增长 基于遗传算法的GLC特征提取 (genetic algorithm based GLC feature extraction): 用遗 传算法实现高斯加权优化
• 纹理合成(synthesis):
由基元合成纹理图像. 图形绘制(graph rendering)、图像压缩(image compression)、纹理分析.
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纹理分割与分类
• 纹理分割
确定图像中纹理的边界。 • 纹理分类
确定纹理区域或图像的类别.
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