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1、纹理分析第1页，共19页，编辑于2022年，星期一第九章 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。第2页，共19页，编辑于2022年，星期一 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
2、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。第3页，共19页，编辑于2022年，星期一9.2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,为了研究灰度直方图的相似性，可以比较累积灰度直方图分布，计算灰度级的最大偏差或总偏差。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。例如图9.2.1两种纹理具有相同的直方图，只靠直方图就不能区别
3、这两种纹理。第4页，共19页，编辑于2022年，星期一9.3 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33、55或77，常取55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1515或3232，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 f(x,y)微窗口滤波F(x,y)能量转换E(x,y)分量旋转C(x,y)分类M(x,y)第5页，共19页，编辑于2022年，星期一 Law
4、s 深入研究了滤波模板的选定。首先定义了一维滤波模板，然后通过卷积形成系列一维、二维滤波模板，用于检测和度量纹理的结构信息。他选定的三组一维滤波模板是：L3=1 2 1 灰度（Level）E3=-1 0 1 边缘（Edge）S3=-1 2-1 点（Spot）L5=1 4 6 4 1 E5=-1 2 0 2 1 S5=-1 0 2 0 1 W5=-1 2 0 2 1 波（Wave）R5=1 4 6 4 1 涟漪(Ripple）第6页，共19页，编辑于2022年，星期一L7=1 6 15 20 15 6 1E7=-1 4 5 0 5 4 1S7=-1-2 1 4 1 2 1W7=-1 0 3 0
5、3 0 1 R7=1-2 1 4 1 2 1O7=-1 6 15 20 15 6 1 振荡Oscillation）13的矢量集是构成更大矢量的基础.每一个15的矢量可以由两个13矢量的卷积产生。17的矢量可以由13与15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1215个55的模板。第7页，共19页，编辑于2022年，星期一 以15矢量为基础，卷积同样维数的矢量，可获得25个55模板。其中最有用的是55的零和模板，即 (9.3-1)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
6、：E5S5 L5S5E5L5 R5R5第8页，共19页，编辑于2022年，星期一 它们分别可以滤出水平边缘、高频点、V形状和垂直边缘。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。可见这种纹理分析方法简单、有效。但所提供的模板较少，尚未更多地给出其变化性质，因此，应用受到一定的限制。第9页，共19页，编辑于2022年，星期一9.4 纹理分析的自相关函数法 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第10页，共19页，编辑于2022年，星期一 自相关函数(x，y)随x，y大小而变化，其变
7、化与图像中纹理粗细的变化有着对应的关系，因而可描述图像纹理特征。定义d=（x2+y2）1/2，d为位移矢量，r(x,y)可记为r(d)。在x0，y0时，从自相关函数定义可以得出，(d)1为最大值。不同的纹理图像，(x,y)随d变化的规律是不同的。当纹理较粗时，(d)随d的增加下降速度较慢；当纹理较细时，(d)随着d的增加下降速度较快。随着d 的继续增加，(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。若对应r(d)变化最慢的方向为dmax，那么纹理局部模式形状向dmax方向延伸第11页，共19页，编辑于2022年，星期一 Kaizer从北极航空照片中取出七类不同地面覆盖
8、物的图像，采用自相关函数进行分析。对每一类地面覆盖物作出它们的自相关函数随d的变化曲线。当r(d)=1/e时，七条曲线对应的d值分别为d1，d2，,d7，如图9.4.1。根据di 的大小，把7类地物从细到粗进行了排序。将七类地物对应的七张图像请二十位观测者按纹理粗细目视判别，也按由细到粗的次序将图片排队。将目视判别结果与自相关函数分析的排列结果作比较，发现用自相关函数自动分析可达99%的正确率。第12页，共19页，编辑于2022年，星期一9.59.5灰度共生矩阵分析法灰度共生矩阵分析法 9.5.1灰度共生矩阵的定义 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
9、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=(x2+y2)1/2、灰度为j的像素同时出现的概率P(i,j,)。如图9.5.1。用数学式表示则为 P(i,j,)(x,y),(x+x，y+y)|f(x,y)=i,f(x+x,y+y)=j；x,y=0,1,N-1第13页，共19页，编辑于2022年，星期一 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，表示图像上所有在方向、相隔为，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。这里取值一般为00、4
10、50、900和1350。很明显，若x1，y0，则00；x1，y-1，则450；x0，y-1，则=900；x=-1，y=-1，则=1350。的取值与图像有关，一般根据试验确定。例如，图9.5.2(a)所示的图像，取相邻间隔=1，各方向的灰度共生矩阵如图9.5.1(b)所示。第14页，共19页，编辑于2022年，星期一9.5.2灰度共生矩阵特征的提取 灰度共生矩阵反映了图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它可作为分析图像基元和排列结构的信息。作为纹理分析的特征量，往往不是直接应用计算的灰度共生矩阵，而是在灰度共生矩阵的基础上再提取纹理特征量，称为二次统计量。一幅图像的灰度级数一般是25
11、6，这样计算的灰度共生矩阵太大。为了解决这一问题，在求灰度共生矩阵之前，常压缩为16级。用灰度共生矩阵提取特征之前，要作正规化处理。令 这里R是正规化常数。第15页，共19页，编辑于2022年，星期一 当取=1，q=0时，每一行有2(Nx1)个水平相邻像素对，因此总共有2Ny(Nx1)水平相邻像素对，这时R=2Ny(Nx1)。当取=1,q=45时，共有2(Ny1)(Nx1)相邻像素对，R=2(Ny 1)(Nx 1)。由对称性可知，当q=90和135时，其相邻像素对数是显然的。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
12、 4）熵 5）逆差矩 第16页，共19页，编辑于2022年，星期一 若希望提取具有旋转不变性的特征，简单的方法是对取00、450、900和1350的同一特征求平均值和均方差就可得到。Haralick 利用ERTS100218134卫星多光谱图像对美国加利福尼亚海岸带的土地利用问题，用灰度共生矩阵的方法作纹理分析。海岸带主要有沿岸森林、树林、草地、城区、小片灌溉区、大片灌溉区和水域七类。对ERTS100218134四波段卫片，将其中的某波段图像，取大小为6464象素的非重迭窗口，间隔=1，Ng=16(将0255压缩成16级)。取特征f1,f2,f3,f4关于的四个方向的平均和均方差，得到8个旋转
13、不变的纹理特征。第17页，共19页，编辑于2022年，星期一 为了充分利用多光谱信息，将各波段图像，取纹理分析同一位置的6464象素窗口灰度平均和均方差。将纹理特征和多光谱灰度特征组合成161特征向量，对七类地域分别取训练样本314个，检验样本310个，提取特征，用分段线性分类器分类，获得了平均83.5%的分类精度。若仅仅用多光谱信息，用8个光谱特征向量对七类地域分类，分类精度只有7477%，由此可见，纹理分类改善了典型模式识别的结果，这是因为图像的纹理分析充分利用了图像灰度分布的结构信息。第18页，共19页，编辑于2022年，星期一Thank you!第19页，共19页，编辑于2022年，星期一