1、图像纹理特征提取方法,Texture Description,报告人：王龙,Chapter 01,Content,Chapter 02,Chapter 03,Chapter 04,概述,图像纹理描述方法,纹理描述的应用,总结,Chapter 01,概述,Definition,2 尚无一个被广泛接受的定义；,3 图像灰度或色彩在空间上的变化或重复；,4 组成纹理的基本元素称为纹理基元或纹元。,1 纹理是一种普遍存在的视觉现象；,1,定义,分类,Type,2,1 自然纹理（水纹、木纹、草地等）,2 人工纹理（砖墙、织物、棋盘格等）,3 混合纹理,性质,Properties,3,1 纹理有粗糙性、方
2、向性、周期性、 纹理强度、密度等描述参量；,2 纹理描述是尺度相关的；,3 纹理特征可以通过色调和结构来描述。,Chapter 02,图像纹理描述方法,分类,一般要拼爹,统计方法,结构方法,信号处理方法,模型方法,灰度共生矩阵 灰度游程矩阵 灰度梯度矩阵 自相关函数 Tamura纹理特征 局部二进制模式（LBP） ,离散余弦变换 傅里叶变换 Laws纹理测量 Gabor变换 小波变换 ,马尔科夫随机场（MRF） Gibbs随机场（GRF） 同步自回归 (SAR) 分形 自相关 ,句法纹理分析 数学形态学 ,a,灰度共生矩阵,定义：从灰度为的像素点出发，距离为(,)的另一个像素点的灰度为的概率;
3、,数学表达式：,式中，是用像素数量表示的相对距离； 一般考虑四个方向，分别为 0 ， 45 ， 90 ，135 ； #表示集合；,=0,1,2,1； (,)为图像中的像素坐标，为图像灰度级的数目。,a,灰度共生矩阵,0 0 0 2 0 0 2 2 1 1 2 3 1 1 2 3, ( 45 ) = 2 1 3 0 1 2 1 0 3 1 0 2 0 0 2 0, ( 135 ) = 4 1 0 0 1 2 2 0 0 2 4 1 0 0 1 0, ( 90 ) = 6 0 2 0 0 4 2 0 2 2 2 2 0 0 2 0, ( 0 ) = 4 2 1 0 2 4 0 0 1 0 6 1
4、0 0 0 2,a,灰度共生矩阵二阶统计量,（1）角二阶矩或能量,= (,|,) 2,它是图像纹理灰度变化均一的度量,反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。,a,灰度共生矩阵,（2）对比度,= 2 (,|,),对比度是灰度共生矩阵主对角线附近的惯性矩, 它度量矩阵的值是如何分布和图像的局部变化, 反映了图像的清晰度和纹理的沟纹深浅。,灰度共生矩阵二阶统计量,a,灰度共生矩阵,（3）相关,= , , / ,相关度量空间灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度, 相关值大小反映了图像中局部灰度相关性。, = (,|,) = (,|,) = ( ) 2 (,|,) = ( ) 2 (,|,),灰度
5、共生矩阵二阶统计量,a,灰度共生矩阵,（4）熵,= , , , ,熵度量图像纹理的随机性。当共生矩阵中所有值均相等时, 它取得最大值; 相反, 如果共生矩阵中的值非常不均匀时, 其值较小。,灰度共生矩阵二阶统计量,a,灰度共生矩阵,（5）逆差矩,(,)= 1 1+ 2 (,|,),逆差距反映的是矩阵中大值元素到主对角线的集中程度,逆差矩越大,说明大值元素越集中。,灰度共生矩阵二阶统计量,灰度游程矩阵,b,灰度游程长度：在方向上，距离为d的相同灰度级像素个数。,在粗纹理上，由于灰度变化平缓，所以灰度游程长度较长；而在细纹理中,灰度值突变较多,导致短游程较多。,设 灰度游程矩阵，其第行第列的元素
6、表示图像中在方向上灰度为，游程长度为的灰度串所出现的总次数（包括灰度点本身）。,灰度游程矩阵,b,0 0 2 3 1 2 1 0 2 3 1 3 3 3 1 0, ( 45 ) = 4 4 0 3 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0, ( 135 ) = 4 4 3 5 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0, ( 90 ) = 2 4 3 3 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0, ( 0 ) = 4 1 3 3 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0,灰度游程矩阵,b,设 为图像的灰度级数, 为图像的灰度游程数,则纹理描述可用的 矩阵统计量有以下几种:
7、,(1)长游程因子：,公式对不同的游程长度赋予不同的权值，短游程权值小，长游程权值大。 1 值越大表明长游程数目越多。, 1 = =1 =1 ( 2 ) =1 =1 ,灰度游程矩阵,b,(2)灰度的均匀特性：,当图像的游程长度近似服从均匀分布时，由于灰度分布不均匀， 2 值最小，当图像的某游程长度出现越多时， 2 的值越大。, 2 = =1 （ =1 ） 2 =1 =1 ,灰度游程矩阵,b,(3)短游程因子：,公式对不同的游程一长度赋予不同的权值，短游程权值大，长游程权值小。, 3 = =1 =1 2 =1 =1 ,灰度游程矩阵,b,(4)游程总数的百分比：,其中，代表的是游程长度为1的总游程
8、数，即像素的总个数。, 4 = =1 =1 ,c,局部二进制模式（LBP）,c,修正统计变换（MCT）,c,修正统计变换（MCT）,c,实验结果,（a）原始图像,（b）LBP算法处理后图像,（c）MCT算法处理后图像,d,Gabor变换,Gabor变换是短时变换中窗函数为高斯函数的一种特殊情况。,Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关特征。,变换本质是对二维图像求卷积。,d,Gabor变换,二维函数表示为：,其中：,的取值决定了滤波的波长，的取值表示核函数的方向，表示总的方向数。参数 决定了高斯窗口的大小，这里取= 2 。,d,Gabor变换,二维函数表示为：,其中：,的取值决定
9、了滤波的波长，的取值表示核函数的方向，表示总的方向数。参数 决定了高斯窗口的大小，这里取= 2 。, = 2 2 exp 2 ( 2 + 2 ) 2 2 exp 2 2,= = , = 2 +2 2 , = ,方向（）,尺度 (),例：5尺度8方向卷积核(=0,1,4;=0,1,7),Laws纹理测量,e,Laws纹理能量度量通过估计纹理中的平均灰度级、边缘、斑点、波纹以及波形来确定纹理属性。,度量由三个简单的向量得出：, 3 = 1, 2, 1 表示平均；, 3 = 1, 0, 1 计算一阶微分（微分）, 3 = 1, 2, 1 对应于二阶微分（斑点）,Laws纹理测量,e,将这些向量与它们
10、自身以及互相卷积后，产生5个向量：, 5 = 1, 0, 2, 0, 1, 5 = 1, 4, 6, 4, 1, 5 = 1, 4, 6, 4, 1, 5 = 1, 2, 0, 2, 1, 5 = 1, 2, 0, 2, 1,Laws纹理测量,e,这些向量的相互乘积，把第一项作为列向量，第二项作为行向量，产生55的Laws掩膜。例如：, 5 5 = 1 4 6 4 0 2 0 1 0 8 0 4 0 12 0 6 0 8 0 4 1 0 2 0 1,通过把Laws掩膜和纹理图像卷积并计算能量统计量，就可以得出用于纹理描述的一个特征量。,f,Tamura纹理特征,1978年, 根据人类对纹理视觉
11、感知的心理学研究,Tamura等人提出了纹理特征的表达。,Tamura纹理特征的六个分量对应心理学角度上纹理特征的6种属性, 分别是粗糙度( coarseness)、对比度( contrast)、方向( directionality)、线性度( linearity)、规整度( regularity) 和粗略度( roughness)。,Tamura纹理特征要比灰度共生矩阵得到的纹理特征更直观，在视觉效果上更有优势。,马尔科夫随机场（MRF）,g,Chapter 03,纹理描述的应用,目标识别与分析,纹理合成,运动分析,图像检索,1,2,3,4,Chapter 04,总结,选择哪种方法？（平稳纹理图像与非平稳纹理图像）,不止一种方法！,More,多方法融合；,1,2,3,4,图像纹理特征提取方法,Texture Description,谢谢！,报告人：王龙,
