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遥感影像纹理分析方法综述与展望

遥感影像纹理分析方法综述与展望

遥感影像纹理分析方法综述与展望遥感影像纹理分析是指利用遥感影像数据进行纹理特征提取和分析的方法，通过对影像中的纹理特征进行提取和分析，可以揭示地物的空间信息和场景的地貌特征，对土地利用分类、地质勘察、环境监测等领域具有重要的应用价值。

本文将对遥感影像纹理分析的方法进行综述和展望。

一、遥感影像纹理特征的提取方法1.统计纹理分析法：通过对影像中像元灰度值的一维或二维统计分布进行分析，提取纹理特征。

常用的统计纹理分析方法有灰度共生矩阵（GLCM）、灰度平均值方差、灰度直方图等。

这些方法简单易行，适用于各种遥感影像类型。

2.频域纹理分析法：将影像从空域转换到频域，通过分析频谱分布来提取纹理特征。

常用的频域纹理分析方法有傅里叶变换、小波变换等。

这些方法能够较好地反映纹理的频域特征，适用于特定类型的遥感影像。

3.结构纹理分析法：通过分析影像中物体的结构特征，提取纹理信息。

常用的结构纹理分析方法有形态学运算、区域分割、纹理滤波等。

这些方法能够较好地捕捉影像中物体的结构信息，适用于土地利用分类等方面。

二、遥感影像纹理分析的应用1.土地利用分类：通过分析不同土地利用类型的纹理特征，可以对土地利用进行自动分类。

纹理特征可以提供关于土地利用类型、空间分布和结构特征等信息，对土地资源管理和规划具有重要的意义。

2.地质勘察：通过分析地质图像中的纹理特征，可以获取地质结构和地质演化信息。

纹理特征的提取可以帮助地质学家进行地质构造分析、岩石分类和矿产勘查等工作。

3.环境监测：通过分析遥感影像中的纹理特征，可以对环境质量进行评估和监测。

例如，通过分析水域表面的纹理特征，可以判断水质的清澈程度和水藻的分布情况。

三、遥感影像纹理分析的展望随着遥感技术的不断发展和遥感影像数据的不断增多，遥感影像纹理分析面临着以下几个方面的挑战和发展方向：1.大数据处理：随着遥感影像数据量的不断增加，如何高效地处理大规模遥感影像数据，提取出有效的纹理特征，并进行分析和应用，是一个亟待解决的问题。

图像的纹理分析

图像的纹理分析

摘 要纹理是表达物体表面或结构的属性。

纹理分析的主要目标是纹理识别和基于纹理的性状分析。

存在两个主要的纹理描述方法——统计的纹理描述方法和句法的纹理描述方法。

用共生矩阵的方法描述纹理的方法是统计的方法的一种。

由于灰度-梯度共生矩阵能提取到图像灰度和梯度两方面的信息，因此能够很好的描述图像的纹理。

因此，基于灰度-梯度共生矩阵的特征提取能够对纹理进行很好的分类。

真实世界的纹理通常是不规则的，且伴随着频繁的结构误差，变形和结构的变化，使得没有严格的语法可用。

因此，句法和混合纹理描述方法没有像统计方法那样得到广泛应用。

在我们的世界里，纹理是常见的，应用的可能性几乎是没有限制的。

关键词：纹理、统计的纹理描述方法、句法的纹理描述方法、共生矩阵、纹理分类AbstractTexture refers to properties that represent the surface or structure of an object. The main aim of texture analysis is texture recognition and texture-based shape analysis. Two main texture description approaches exists-statistical and syntactic. The co-occurrence matric method of texture description is statistical. It based on the repeated occurrence of some gray-level and gradient-level configuration in the texture. Texture classification can be based on criteria derived from the co-occurrence matrices. Syntactic and hybrid texture description methods are not as widely used as statistical approach. Textures are very common in our world, and possibilities are almost unlimited.keywords: Texture, co-occurrence matric, statistical, syntactic, texture classification目 录第一章 图像基础1.1 图像的概念1.2 图像信息的分类1.3 图像的统计特性1.4 图像信息的统计量1.5数字图像处理基础1.6 BMP位图基础第二章 图像纹理的特征提取2.1 引言2.2 图像纹理的定义2.3图像纹理特征提取流程2.4 纹理特征提取的方法2.5 结果与分析第三章 图像的灰度梯度共生矩阵3.1引言3.2梯度图像的生成3.3灰度梯度共生矩阵的生成3.4灰度梯度共生矩阵的结果与分析3.5 基于灰度梯度共生矩阵的图像纹理特征参数描述 第四章 实例分析及应用第五章 结论参考资料致谢第一章 图像纹理分析基础1.1 图像的概念图像（Image）是指用镜头等科技手段得到的视觉形象。

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

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。

如何利用计算机视觉技术进行纹理分析

如何利用计算机视觉技术进行纹理分析

如何利用计算机视觉技术进行纹理分析计算机视觉技术是指通过图像或视频等视觉数据，对其中的结构、特征进行分析和处理的一门技术。

其中，纹理分析是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。

通过纹理分析，我们可以对图像或者视频中的纹理特征进行提取和分类，进而应用于许多领域，如图像处理、目标检测和识别、医学影像分析等。

一、纹理特征的提取纹理特征是指图像中由于物体表面颜色、形状、方向等局部变化所形成的连续性分布。

计算机视觉技术通过一系列算法和方法，可以从图像或者视频中提取出丰富的纹理特征。

1. Gabor滤波器Gabor滤波器是常用的纹理特征提取工具之一。

它通过使用一系列正弦函数和高斯函数相乘，对图像进行卷积运算，从而得到具有多个尺度和多个方向的纹理特征响应。

Gabor滤波器可以同时考虑图像中的空间和频率域信息，提取到的纹理特征更加细致和准确。

2. 尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）SIFT算法是一种常用的纹理特征提取算法。

它通过检测图像中的局部特征点，并提取出这些特征点周围的描述子，用于表示图像中不同区域的纹理特征。

SIFT算法具有良好的尺度不变性和旋转不变性，能够较好地适应图像中不同纹理特征的变化。

二、纹理特征的分类纹理特征的分类是通过对提取到的特征进行进一步处理和分析，将图像或视频中的纹理区域划分为不同的类别。

直方图是一种常用的纹理分类方法。

它将图像或视频中出现的纹理特征按照不同的灰度级别进行统计，并绘制成直方图图像。

通过比较不同图像或视频间直方图的相似性，可以将它们分为同一类别或不同类别。

2. 统计特征统计特征是一种基于特征的概率分布，用于表示图像或视频中的纹理信息。

常用的统计特征包括均值、方差、相关性等。

通过对图像纹理区域的统计特征进行提取和比较，可以实现纹理的分类和识别。

三、纹理分析的应用利用计算机视觉技术进行纹理分析在许多领域都具有重要的应用价值。

Matlab中的图像纹理分析和纹理识别技术

Matlab中的图像纹理分析和纹理识别技术

Matlab中的图像纹理分析和纹理识别技术引言在现代数字图像处理领域，图像纹理分析与纹理识别技术扮演着重要角色。

纹理是指由重复的、有规律的或随机出现的像素组成的视觉模式。

它在物体识别、模式识别、图像分割和图像合成中起着关键作用。

而Matlab作为一款强大的科学计算工具，提供了丰富的图像处理工具箱，为图像纹理分析和纹理识别技术的研究和实现提供了便利。

一、图像纹理分析1. 纹理统计特征提取纹理分析的早期方法是基于统计特征的提取。

通过计算图像中像素间的灰度或颜色差异，可以提取出一系列统计特征，如均值、方差、共生矩阵等。

这些特征可以反映出纹理的统计信息，如纹理粗糙度、纹理方向和纹理周期等。

在Matlab中，可以使用图像处理工具箱中的函数进行特征提取，并结合统计学习算法进行纹理分类。

2. 纹理滤波器除了统计特征提取外，纹理分析还可以借助纹理滤波器进行。

纹理滤波器是通过卷积操作对图像进行处理，以提取纹理特征。

常见的纹理滤波器包括Gabor滤波器、小波变换和局部二值模式（LBP）等。

在Matlab中，可以使用imfilter函数对图像进行滤波操作，从而实现纹理特征的提取。

3. 纹理方向分析图像纹理通常具有一定的方向性，通过纹理方向分析可以对图像进行纹理分割和纹理特征提取。

一种常见的纹理方向分析方法是基于局部二值模式（LBP）和方向直方图。

Matlab提供了LBP特征提取函数和方向直方图函数，可以方便地进行纹理方向分析。

二、纹理识别技术1. 统计模式识别统计模式识别是常用的纹理识别方法之一。

通过构建纹理模型，将待识别图像与模型进行比较，从而完成纹理识别任务。

常用的统计模式识别方法包括最近邻分类器、支持向量机和神经网络等。

在Matlab中，可以利用统计学习工具箱中的函数，快速实现纹理识别算法。

2. 神经网络神经网络在纹理识别中具有广泛应用。

通过构建多层神经网络，将图像的像素作为输入，经过训练后得到一个与纹理特征相关的输出。

第三章 遥感纹理分析

第三章 遥感纹理分析

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：
设图像为f (m, n)，自相关函数可由下式定义：
C ( , , j, k )
m j w n k w jw
f (m, n) f (m , n )
m j w n k w
② 基于块合成：每次合成一个像素块。
3.1.4 图像的纹理特征
3.1.5 图像的纹理特征描述
§3.2
纹理分析方法
3.2.1 纹理分析方法
1、统计分析方法 凭人们的直观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
S ( ) S ( )
0 (a)
π 2
π

(b)
0
π 2
π

纹理和对应的频谱示意图
5 灰度共生矩阵法
灰度共生矩阵法（联合概率矩阵法）是对图像的所有像素进 行统计调查，以便描述其灰度分布的一种方法。此方法是图像 灰度的二阶统计量，是一种对纹理的统计分析方法。 灰度共生阵 p(d,) 定义为从灰度为 i的点离开某个固定的 位置（相距d，方向为)的点上灰度为j的概率。往往适当地选 择d，而 则取0,45,90,135度。
2 n p( g , n ) g ,n
LRE
p( g , n )
g ,n
当行程长时，LRE大。
（2） 灰度值分布：
g
p( g , n ) GLD p( g , n )
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。
（3）行程长度分布：

数字图像的纹理分析与识别技术研究

数字图像的纹理分析与识别技术研究

数字图像的纹理分析与识别技术研究随着数字图像处理技术的不断发展，纹理分析和识别技术在更广泛的领域中得到了广泛应用。

纹理是一个重要的视觉特征，它不能仅仅依靠直觉和经验进行分析，而需要借助计算机视觉技术来实现。

一、数字图像纹理特征一幅图像的纹理特征是由其局部结构和重复性组成的。

该特征可以减少噪声和干扰，提高图像的对比度和清晰度。

传统的纹理分析方法包括灰度共生矩阵、Gabor滤波器、小波变换等。

这些方法存在一些缺点，如计算复杂度高，对不同纹理类型的适应性差等。

因此，需要采用一些新的方法来处理数字图像的纹理特征。

二、数字图像纹理分析与识别技术数字图像的纹理分析和识别技术的主要目的是对图像的纹理特征进行自动提取，并实现对图像类别的分类和识别。

下面介绍几种常用的数字图像纹理分析与识别技术：1. 地球物理纹理分析地球物理单元的纹理分析通常用于地震勘探，其中每个地球物理单元都对应于一个数据样本，并且描述了所测区域的一些地质特征，如地下油气层。

地球物理单元的纹理分析可以通过统计纹理特征来实现。

2. 图像纹理描述子图像纹理描述子是一种用于描述图像的局部纹理特征的向量，通常由某些特定的统计数据计算所得。

图像纹理描述子已经成为了一种非常有效的纹理分析和识别方法，可应用于图像分类、目标识别、和图像检索等领域。

3. 神经网络方法神经网络模型可以通过对大量图像数据进行学习，来实现对图像纹理的识别和分类。

神经网络模型可以自动地提取特征，学习并进行适应性优化，使其能够对不同的图像类型进行有效分类。

三、纹理分析与识别技术的应用数字图像的纹理分析与识别技术已经广泛应用于医学图像处理、自然语言处理、互联网图像分析等领域。

以下介绍几个应用的例子：1. 医学图像处理在医生诊断病情时，需要对医学图像进行分类和诊断。

数字图像的纹理分析和识别技术可以辅助医生进行快速、准确的病情分析和诊断。

2. 自然语言处理自然语言处理通常会涉及到对文本中的词汇和组织结构进行建模和分析，对于某些特定的任务，如机器翻译、文本分类等，纹理特征可以被用来进行语言模型的训练和预测。

影像纹理分析

影像纹理分析
所以，Laws 一般选用12—15个5×5的模板。
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9.3 Laws纹理能量测量法
• 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
aij 0
ij
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：
1 0 2 0 1 4 0 8 0 4 6 0 12 0 6 4 0 8 0 4 1 0 2 0 1
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。
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9.5灰度共生矩阵分析法
• 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。
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9.5灰度共生矩阵分析法
最大值。
不同的纹理图像，ρ(x,y)随d 变化的规律是不同的。 当纹理较粗时，ρ(d)随d 的增加下降速度较慢； 当纹理较细时，ρ(d)随着d 的增加下降速度较快。
随着d 的继续增加，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。
若对应ρ (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
• Laws 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。
• 一维滤波模板 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]
• 灰度共生矩阵特征的提取

如何使用图像处理技术进行图像的纹理提取和纹理分析

如何使用图像处理技术进行图像的纹理提取和纹理分析

如何使用图像处理技术进行图像的纹理提取和纹理分析图像处理技术在当今数字图像领域中发挥着巨大的作用，其中之一便是图像的纹理提取和纹理分析。

纹理是指图像中具有可感知的重复或规则性的特征，它可以帮助我们理解图像的细节和结构。

通过提取和分析图像中的纹理信息，可以实现许多应用，例如纹理分类、纹理合成、纹理识别等。

本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像的纹理提取和纹理分析。

图像的纹理提取是指从图像中获取纹理信息的过程。

在图像处理中，有许多方法可以用来提取纹理特征。

其中较为常用的方法是使用纹理滤波器，如方向性滤波器、统计滤波器和频谱滤波器等。

这些滤波器可以根据纹理的不同特点，通过计算图像的局部特征或频率域特征来提取纹理信息。

例如，方向性滤波器可以提取图像中的方向纹理，统计滤波器可以提取图像中的统计特征，频谱滤波器可以提取图像中的频域特征。

通过将这些滤波器应用到图像中，可以得到多个纹理特征图像，每个特征图像代表了图像中的一种纹理特征。

图像的纹理分析是指对提取得到的纹理特征进行分析和处理的过程。

在纹理分析中，我们可以利用各种图像处理技术来对纹理特征进行统计和描述。

例如，可以使用特征提取算法，如局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）和高斯局部二值模式（G-LBP）等，来对纹理特征进行数学建模和描述。

这些特征提取算法可以帮助我们对纹理特征进行定量的度量和比较，从而实现图像的纹理分类和纹理识别等任务。

还可以利用纹理合成算法，如基于样本的纹理合成和基于过滤的纹理合成等，来生成新的纹理图像。

这些纹理分析技术可以帮助我们理解和利用图像中的纹理信息，从而实现各种基于纹理的应用。

应用图像处理技术进行图像的纹理提取和纹理分析有许多实际应用。

例如，在医学领域中，可以使用图像的纹理特征来帮助医生诊断疾病。

通过对医学图像中的纹理进行分析，可以提取到一些病变的特征，如肿块的纹理特征等，从而辅助医生进行诊断和治疗。

在计算机视觉和图像识别领域中，纹理特征也是一种重要的视觉特征。

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

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。

纹理分析是影像组学吗

纹理分析是影像组学吗

纹理分析是影像组学吗纹理分析与影像组学是两个在医学影像领域备受关注的研究方向。

虽然二者都涉及对影像数据的深入挖掘和分析，但它们在方法论和研究目的上有着明显的区别。

本文将从纹理分析和影像组学的定义、研究对象、应用领域等方面进行比较，探讨纹理分析是否可以被称为影像组学。

一、纹理分析的定义及特点纹理分析是一种常用的图像处理技术，用于描述图像的表面细节和纹理特征。

它通过对图像中像素间的空间关系和灰度分布进行统计分析，提取出对图像内容具有代表性的特征。

纹理分析主要包括灰度共生矩阵、灰度差异方法、小波变换等技术手段，广泛应用于医学影像分析、地质勘探、纹理识别等领域。

纹理分析的特点在于可以有效地量化图像中的纹理信息，为进一步的数据挖掘和识别提供基础。

通过纹理分析，我们可以获取图像的纹理特征参数，如对比度、方向性、均匀性等，从而实现对图像纹理表现形式的定量描述和分析。

二、影像组学的定义及特点影像组学是一种通过统计学和机器学习的方法，利用医学影像数据来识别疾病状态或预测临床结果的研究领域。

它涉及到从海量影像数据中提取特征、建立模型，实现对疾病诊断、治疗效果评估等方面的精准预测。

影像组学主要包括特征提取、模式识别、数据建模等技术手段，致力于将医学影像数据与患者的临床信息相结合，为个性化医疗和精准医疗提供支持。

影像组学的特点在于可以对影像数据进行高效、准确地分析和解读，为医疗决策和临床实践提供科学依据。

三、纹理分析与影像组学的关系分析纹理分析与影像组学同属于医学影像处理领域，二者在实践应用中有着密切的联系和互补关系。

纹理分析通过对影像数据的纹理特征进行定量描述，为影像组学提供了重要的特征参数。

影像组学则借助纹理分析技术，实现对影像数据的智能化处理和数据挖掘，为医学影像识别、分类和预测提供了有力支持。

虽然纹理分析可以为影像组学提供丰富的特征信息，但纹理分析本身并不等同于影像组学。

影像组学是一种更加综合和细致的医学影像分析方法，它不仅包括纹理特征的提取和描述，还涉及到模型构建、特征筛选、数据分析等多个环节。

(现代图像分析)第六章纹理图像分析

(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。

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。

图像处理中的纹理特征分析与分类技术研究

图像处理中的纹理特征分析与分类技术研究

图像处理中的纹理特征分析与分类技术研究随着计算机图形学技术的发展，计算机视觉领域中图像处理技术也不断得到提升和创新，纹理分析与分类技术是图像处理领域的重要分支，被广泛应用于数字图像处理、计算机辅助诊断、图像识别等技术等。

本文将从纹理特征的定义、纹理特征的提取，以及纹理分类的技术方法等几个方面对纹理特征分析与分类技术进行研究探讨。

一、纹理特征的定义和提取纹理是指物体表面的一种视觉属性，是由相同或相似颜色、形状、大小、方向、透明度、密度等特征所组合而成的。

纹理特征分为两类：全局纹理和局部纹理。

全局纹理是指在整个图像上出现的规则和无规则的重复模式或结构，如纹路、花纹、布料等。

它们的特点是出现在整个图像上，具有各种尺度大小和层次结构。

局部纹理是指在图像的某个区域上出现的特定模式或结构，如细胞核、细胞质、毛发、黄斑神经纤维等。

它们的特点是具有空间局部性，不同区域的局部纹理特征是不同的。

从早期的基于统计学和频率分析的传统方法，到现在基于人工神经网络、支持向量机和深度学习等方法，纹理特征的提取方法已经发生了很大的变化和进步。

目前常见的纹理特征提取方法有：Gabor滤波器、小波变换、灰度共生矩阵、局部二值模式等。

其中，Gabor滤波器是一种基于小波变换的滤波器，它可以从图像中提取出各向异性的纹理特征，应用比较广泛。

二、纹理分类技术纹理分类技术是指将图像按照纹理属性的相似性进行分类的过程。

它可以帮助我们识别和分类各种具有相似纹理特征的物体和场景。

在实际应用中，常见的纹理分类任务包括纹理识别、材质分类、地物分类、卫星图像分析等。

纹理分类技术的方法较多，不同方法的效果和适用范围也不同。

以下列举几种常见的纹理分类方法：1. 统计学方法统计学方法是最早应用于纹理分类中的一种方法，主要用于全局纹理分析。

它利用纹理的统计参数，如平均值、方差、协方差矩阵等，来描述纹理的特征，然后通过分类器将不同的纹理分类。

该方法简单易行，但只适用于简单的纹理分类，且分类效果受到纹理特征的影响较大。

几种纹理分析算法讲解ppt课件

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39
以下是取图像的计盒维作为特征值形成的纹理影像：
原图：
计盒维：
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由于现实世界的纹理常常由于方位、尺度或其 它方面的变化而引起图像的不一致，上述方法尚 难以全面而精确地描述和提取纹理信息，因而图 像纹理分析成功的例子并不多见。通常纹理分析 的方法都是针对某一特定应用而特别加以设计的。
41
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。
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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。
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下图给出了不同分别率下的离散逼近信号（低通滤 波器）：
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：
14
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。
15
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。
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概率P(i,j,δ,θ)的数学式表示为 :
P( i,j,δ,θ)＝ {[(x,y),(x+Δx，y+Δy)]|f(x,y)=i,f(x+Δx,y+Δy)=j；
x,y=0,1,…,N-1}
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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，

纹理分析

纹理分析

附件一：遥感影像云识别方法综述国内外对云的检测与分类研究较多，有较多的研究成果报道。

其方法大致可以分为两类，一类是基于光谱的方法，主要利用云在不同的光谱波段有不同反射特征，大部分以灰度阈值或灰度聚类的方法实现，主要用于多光谱影像，早期研究较多。

如用于A VHRR的ISCCR 法（ROSSOW，1989）、CLA VR法（STOWE，1991）和用于的C02法（WGLIE，1994），近期亦研究用于MODIS的一些云识别与分类的方法，主要为以前方法的改造。

另一类是基于纹理的方法主要应用云影像的灰度空间分布特征。

纹理特征常以统计模型法、结构法、场模型法或频域/空域联合分析法来度量。

其中尤以传统的统计模型研究较多，如灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差分矩阵（GLDM）、灰度差分矢量（GLDV）、和差直方图（SADH）等，新近提出的一些方法如场模型法中的分形分维、马尔可夫随机场方法，频域/空域联合分析法中的Gabor变换、小波变换等，有不少的研究成果报道。

1. 基于光谱特征的方法：主要有ISCCP方法、APLOOL方法、CO薄片法、CLAVR方法等。

ISCCP方法主要由Rossow(1989)Seze和Rossow(1991a)及RossowG和arder(1993)和等开发研制，检测方法中公用到窄的可见光波段（0.6）和红外窗区波段的资料。

它假定观测辐射办一自晴空和云两种情况（这两种大气状况相联系的辐射值变化并不相互重叠），把每一个像元的观测辐射值与晴空辐射值比较，若两者的差大于晴空辐射值本身的变化时，定该像元点为云点。

因此算法依赖于阈值，阈值勤的大小就确定了晴空计值中不确定性的大小，当像元的车射值明显有别于晴空像元时，认为像元被云覆盖，但当像元部分被云覆盖时，会发生误判。

算法主要由有五部分组成：1 单一红外图像的空间对比试验。

2 三个连续红处图像的时间对比试验。

3可见光和红外图像的空间/时间的累计统计合成。

laws纹理方法

laws纹理方法

laws纹理方法
Laws纹理分析方法是一种用于描述图像纹理特征的技术，它基于图像滤波和能量统计的方法。

Laws纹理分析的核心在于使用一系列的滤波器（通常称为Micro-features或Laws Masks）与图像进行卷积运算，以此来提取图像的纹理信息。

这些滤波器能够捕捉到图像中的不同纹理特征，如边缘、斑点、波浪等。

以下是Laws纹理分析方法的一些关键点：
1. 滤波器设计：Laws纹理分析方法使用一小组预先定义的滤波器，这些滤波器是通过将几个基本向量进行相互卷积得到的。

这些基本向量包括平均灰度水平、边缘、斑点等纹理属性。

2. 能量测量：通过滤波器与图像卷积后，会得到一系列的输出图像，每个输出图像代表了原始图像中某种特定类型的纹理特征。

然后，对这些输出图像进行能量测量，通常是计算每个像素点的局部区域的能量总和或平均值。

3. 特征提取：最终，从能量测量中得到的数据可以用来形成一个特征向量，这个特征向量可以用于图像的分类、识别或检索任务。

4. 应用范围：Laws纹理特征在对比度较低的纹理检测中表现良好，尤其适用于那些肉眼难以分辨的细微纹理。

5. 软件实现：在一些图像处理软件中，如HALCON，已经实现了Laws纹理分析的算子，用户可以直接调用这些算子来执行纹理分析任务。

总的来说，Laws纹理分析方法是一种有效的图像纹理特征提取技术，它在各种图像处理任务中都有广泛的应用。

通过使用不同的滤波器组合和能量测量，可以准确地描述和区分不同的纹理类型。

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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这两种纹理。
ˆ p （ i , j ) = p (i , j ) / R
这里R是正规化常数。
当取δ=1，θ=0°时，每一行有2(Nx–1)个水平 相邻像素对，因此总共有2Ny(Nx–1)水平相邻像素 对，这时R=2Ny(Nx–1)。 当取δ=1, θ=45°时，共有2(Ny–1)(Nx–1)相邻 像素对，R=2(Ny –1)(Nx –1) 。由对称性可知，当 θ=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 4）熵 5）逆差矩
P(i,j,δ,θ) ＝ {[(x,y),(x+Δx，y+Δy)] |f(x,y)=i,f(x+Δx,y+Δy)=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00、450、900和1350。很明显，若Δx ＝1，Δy＝0，则θ＝00；Δx＝1，Δy＝-1，则θ＝ 450；Δx＝0，Δy＝-1，则θ=900；Δx=-1，Δy=-1，则 θ=1350。δ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δ=1，各 方向的灰度共生矩阵如图9.5.1(b)所示。
Thank you!
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
∑∑ a
i j
ij
=0
(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：
⎡ −1 ⎢− 4 ⎢ ⎢− 6 ⎢ ⎢− 4 ⎢ −1 ⎣ 0 2 0 0 8 0 0 12 0 0 8 0 0 2 0 − 1⎤ − 4⎥ ⎥ − 6⎥ ⎥ − 4⎥ − 1⎥ ⎦ ⎡1 ⎢− 4 ⎢ ⎢6 ⎢ ⎢− 4 ⎢1 ⎣ −4 6 −4 16 − 24 16 − 24 36 − 24 16 − 24 16 −4 6 −4 1⎤ − 4⎥ ⎥ 6⎥ ⎥ − 4⎥ 1⎥ ⎦ ⎡ −1 ⎢− 2 ⎢ ⎢0 ⎢ ⎢2 ⎢1 ⎣ 0 2 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 −4 0 −2 − 1⎤ − 2⎥ ⎥ 0⎥ ⎥ 2⎥ 1⎥ ⎦
⎡−1 ⎢− 2 ⎢ ⎢0 ⎢ ⎢2 ⎢1 ⎣ − 4 − 6 − 4 −1⎤ −8 −12 − 8 − 2⎥ ⎥ 0 0 0 0⎥ ⎥ 8 12 8 2 ⎥ 4 6 4 1⎥ ⎦
E5L5
R5R5
E5S5
、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。
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
N −1 N −1
ρ (x, y) =
i=0
∑ ∑
f (i, j ) f (i+ x , y + j )
j=0 N −1 N −1 i=0
∑ ∑
f (i, j)2
j=0
自相关函数ρ(x，y)随x，y大小而变化，其变化与图 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，ρ(x,y)可记为ρ(d)。 在x＝0，y＝0时，从自相关函数定义可以得出，ρ(d)＝1 为最大值。 不同的纹理图像，ρ(x,y)随d变化的规律是不同的。 当纹理较粗时，ρ(d)随d的增加下降速度较慢； 当纹理较细时，ρ(d)随着d的增加下降速度较快。 随着d 的继续增加，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。 若对应ρ(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
0 2 4 2 2 2 0 2
p135
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256，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
9.5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=(Δx2+Δy2)1/2、灰度 为j的像素同时出现的概率 P(i,j,δ,θ)。如图9.5.1。用数学式 表示则为
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 –1 –2 1] O7=[-1 6 –15 20 –15 6 –1] 振荡Oscillation） 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。
第九章 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。 本章将主要论述纹理特征提取与分析的几种方法。
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 0 、45 0 、90 0 和135 0 的同一特征求平均 值和均方差就可得到。 Haralick 利用 ERTS1002–18134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 ERTS1002–18134四波段卫片，将其中的某波段图像 ，取大小为64×64象素的非重迭窗口，间隔δ=1， Ng=16(将0–255压缩成16级)。 取特征f1, f2, f3, f4关于θ的四个方向的平均和均 方差，得到8个旋转不变的纹理特征。
⎡4 ⎢2 p0 = ⎢ ⎢1 ⎢ ⎣0 ⎡6 ⎢0 p90 = ⎢ ⎢2 ⎢ ⎣0 2 4 0 0 1 0 6 1 0⎤ 0⎥ ⎥ 1⎥ ⎥ 2⎦ 0⎤ 0⎥ ⎥ 2⎥ ⎥ 0⎦ ⎡4 ⎢1 p45 = ⎢ ⎢0 ⎢ ⎣0 ⎡2 ⎢1 =⎢ ⎢3 ⎢ ⎣0 1 2 2 0 1 2 1 0 0 2 4 1 3 1 0 2 0⎤ 0⎥ ⎥ 1⎥ ⎥ 0⎦ 0⎤ 0⎥ ⎥ 2⎥ ⎥ 0⎦
Laws 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] E3=[-1 0 1] S3=[-1 2 -1] 灰度（Level） 边缘（Edge） 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）
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3×3、5×5或7×7，常取 5×5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15×15或32×32，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)
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64×64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16×1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74~77%，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。