图像纹理检测与特征提取技术研究综述

万方数据　万方数据　万方数据　万方数据　万方数据　万方数据　万方数据　万方数据　万方数据　万方数据　万方数据　万方数据　万方数据　万方数据图像纹理特征提取方法综述作者：刘丽， 匡纲要， LIU li， KUANG Gang-yao作者单位：国防科技大学电子科学与工程学院,长沙,410073刊名：中国图象图形学报A英文刊名：JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS年，卷(期)：2009,14(4)被引用次数：64次1.Sklansky J Image segmentation and feature extraction 1978(05)2.Darling E M;Joseph R D Pattern recognition from satellite altitudes 1968(01)3.Haralick R M;Shanmugnm K;Dinstein I Textural features for image classification[外文期刊] 1973(06)4.Galloway M Texture analysis using gray level run lengths 19755.Weszka J S;Dyer C R;Rosenfeid A A comparative study of texture measures for terrain elassification 1976(04)6.MeCormick B H;Jayaremamurthy S N Time series model for texture synthesis 1974(04)7.Chellappa R;Cbetterjee S Classification of texture using ganssian Markov random fields 1985(04)8.Cben C C;Huang C L Markov random fields for texture classification 1993(11)9.Hseaner M;Sklansky J The use of markov random fields as models of texture 1980(03)10.Kaneko H;Yodognwa E A markov 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医学图像处理中的特征提取方法综述医学图像处理是指利用计算机技术对医学图像进行数字化处理，以提取有用的信息。

在医学图像处理中，特征提取是一个非常重要的环节，它负责将原始图像转化为具有可计算特性的数据，以便于后续步骤的分析和处理。

本文将对当前常用的医学图像处理中的特征提取方法进行综述，并对其优缺点进行简单的评述。

1. 矩阵特征矩阵特征是一种有效的特征提取方法，该方法将多维的医学图像转换为一个矩阵形式，然后利用矩阵的特征值和特征向量进行特征提取。

该方法的优点在于可以提取医学图像中的全局和局部信息，但是在处理高维矩阵时会遇到计算复杂度较高的问题。

2. 灰度共生矩阵特征灰度共生矩阵特征是一种常用的局部特征提取方法，该方法可以提取医学图像中灰度值相邻的像素之间的空间关系。

它的优点在于可以提取到医学图像中的纹理和形状信息，但是在处理过程中会受到噪声的影响，对图像质量的要求较高。

3. 小波变换特征小波变换是一种频率域分解方法，能够将图像转换为频域表示，提取医学图像中的局部特征。

该方法能够更好地处理噪声干扰，具有局部性和多分辨率的优点。

但是，该方法只能提取医学图像中的纹理信息，不能提取其他形状等特征。

4. 傅里叶变换特征傅里叶变换是一种基于频率的分析方法，可以将医学图像转换为频域表示，提取图像中的全局特征。

该方法具有精度高、计算速度快等优点，但是在处理局部特征时表现不佳，很难提取医学图像中的纹理信息。

5. 边缘检测特征边缘检测是一种将医学图像中图像边缘提取出来的方法，该方法可以提取医学图像中的轮廓和形状信息。

边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等，但是在实际应用中会受到噪声干扰的影响。

综上所述，不同的特征提取方法在医学图像处理中具有不同的优缺点。

对于不同的医学图像，需要选择不同的特征提取方法以获取更为准确的特征信息。

同时，多种特征提取方法的综合应用也会提高医学图像处理的效果。

图像处理中的纹理特征提取算法研究概述在图像处理领域中，纹理特征提取是一项重要且常见的任务。

通过纹理特征提取算法，我们可以从图像中提取出关于纹理的有用信息，以用于图像分类、目标检测、图像识别等应用。

本文将介绍目前常用的纹理特征提取算法，并探讨它们的优缺点。

同时，我们还将讨论未来可能的改进方向。

一、GLCM（灰度共生矩阵）方法GLCM是一种经典的纹理特征提取算法，它通过统计图像中各个像素之间的关系来捕捉纹理信息。

GLCM算法的基本思想是，通过计算图像中每个像素与其周围像素之间的灰度对比度、协方差、能量和相关性等统计量，来表征图像纹理的性质。

这些统计量被称为纹理特征。

GLCM方法的优点是简单而有效，不需要进行复杂的数学运算。

然而，由于它只考虑了像素之间的关系，而未考虑像素的空间位置关系，因此在某些情况下，可能无法很好地表征纹理特征。

二、LBP（局部二值模式）方法LBP是一种基于局部纹理特征的方法，它通过比较中心像素与其邻域像素之间的灰度值来构建特征描述子。

具体地说，对于每个像素，将其邻域像素的灰度值与中心像素的灰度值进行比较，如果邻域像素的灰度值大于中心像素的灰度值，则该像素点的二值编码置为1，否则为0。

最终，将每个像素点的二值编码串连接起来，构成图像的LBP纹理特征。

LBP方法具有计算速度快、对光照变化和噪声具有较好的鲁棒性等优点。

然而，LBP方法在提取高层次的纹理特征时存在一定的限制。

特别是在处理复杂纹理模式的图像时，其表征能力较弱。

三、Gabor滤波器方法Gabor滤波器方法是基于Gabor小波变换的纹理特征提取算法，它是一种时频分析方法，具有较强的表征能力。

Gabor滤波器是由高斯平滑核和正弦波载体组成的，它可以通过调整尺度和方向参数来适应不同尺度和方向的纹理模式。

Gabor滤波器方法具有良好的方向选择性和尺度选择性，能够捕捉到图像中的细节信息。

然而，Gabor滤波器方法在计算中比较复杂，需要进行大量的卷积运算，导致计算量较大。

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。

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。

图像特征提取技术综述图像特征提取技术综述摘要：图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。

它的目标是从图像中提取出具有代表性的信息，用于图像分类、目标识别、目标跟踪等应用。

本综述将对常用的图像特征提取技术进行概述，并分析其优劣和适用场景。

一、颜色特征提取技术颜色是图像的重要属性之一，具有信息丰富且易于理解的特点。

常用的颜色特征提取方法有：颜色直方图、颜色矩和颜色共生矩阵。

颜色直方图表示图像中各个颜色的分布情况，可以用来描述图像的整体颜色分布特征。

颜色矩是对颜色分布进行统计的特征，能够表征图像的颜色平均值、离散度等信息。

颜色共生矩阵则可以提取纹理信息，通过统计图像中相邻像素间的灰度值搭配出现频率来描述图像的纹理特征。

二、形状特征提取技术形状是物体的重要特征之一，对于图像分类和目标识别等任务有着重要的作用。

常用的形状特征提取方法有：边缘检测和轮廓提取、形状上下文和尺度不变特征变换（SIFT）。

边缘检测和轮廓提取是将图像中的边缘和轮廓提取出来，可以用来描述物体的形状特征。

形状上下文是描述物体形状的一种方法，它将物体的形状分解为多个小区域，通过计算各个区域之间的相对位置关系来表示形状。

SIFT是一种可旋转、尺度不变的局部特征描述子，通过检测图像中的局部极值点并计算其方向直方图来描述图像的形状特征。

三、纹理特征提取技术纹理是图像中一些重要的结构特征，对于图像分析和识别具有重要的作用。

常用的纹理特征提取方法有：灰度共生矩阵、Gabor滤波器和小波变换。

灰度共生矩阵是一种用来描述纹理特征的统计方法，通过计算图像中相邻像素间灰度搭配出现频率来描述纹理的复杂程度。

Gabor滤波器是一种基于小波变换的滤波器，通过对不同尺度和方向的Gabor滤波器的响应进行统计来描述纹理特征。

小波变换是将图像分解为不同尺度和方向的频域信息，通过计算不同尺度和方向下的能量和相位特征来描述纹理特征。

四、深度学习在图像特征提取中的应用深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，它通过构建多层神经网络来学习图像的特征表示。

图像局部特征提取方法综述引言：图像是一种包含丰富信息的视觉表征形式，但如何从图像中提取有助于识别和描述图像内容的局部特征一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。

图像局部特征提取方法的目标是在不受图像整体变化的影响下，提取出能够表征图像局部结构和纹理信息的特征点。

本文将综述目前常用的图像局部特征提取方法，并对其优缺点进行评述。

一、经典的图像局部特征提取方法1. 尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)SIFT是一种经典的图像局部特征提取算法，它通过检测极值点和描述关键区域的局部图像块的梯度分布来提取特征点。

SIFT算法具有旋转、平移和尺度不变性，且对光照变化和噪声有一定的鲁棒性。

然而，SIFT算法在计算时间和计算资源消耗方面存在一定的局限性。

2. 尺度空间极值法(Scale-Space Extrema, DoG)DoG是尺度空间极值法的一种实现方式，通过在不同尺度下对图像进行高斯平滑和差分运算，从而检测出具有较大尺度极值的特征点。

DoG算法具有尺度不变性，并且对图像的旋转、平移和仿射变换具有一定的鲁棒性。

然而，DoG算法在计算速度和尺度空间选择方面存在一些问题。

3. 快速特征检测(Fast Feature Detector, FAST)FAST算法是一种基于像素值比较的简单快速特征检测算法，它通过比较像素点和周围邻域像素点的灰度值大小来检测图像中的角点特征。

FAST算法具有快速检测速度和低计算复杂度的优点，适用于实时应用。

然而，FAST算法对旋转、尺度和光照变化较为敏感。

4. 加速稳健特征(Accelerated Robust Features, SURF)SURF算法是基于Hessian矩阵的加速稳健特征提取算法，它通过检测图像中的兴趣点、计算兴趣点的主方向和提取描述子来提取特征点。

SURF算法具有较快的计算速度和较好的尺度不变性。

然而，SURF算法在处理图像模糊和噪声方面相对较弱。

光学显微镜图像纹理特征提取与分类研究一、引言光学显微镜是一种常见的显微镜，它可以使我们观察到微小的细胞、组织等生物结构。

随着科学技术的不断进步，图像分析技术成为显微镜领域的研究热点之一。

其中，图像纹理特征提取与分类是一个重要的问题。

二、光学显微镜图像纹理特征提取方法图像纹理是图像中具有一定规律性和重复性的局部区域，是图像分析中常用的特征之一。

在光学显微镜图像中，纹理特征可以描述细胞、组织等生物结构的形态和结构特征。

降噪处理在进行纹理特征提取之前，首先需要进行降噪处理。

光学显微镜图像中常常存在噪声和不均匀的亮度分布。

因此，采用傅里叶变换、小波变换等技术进行降噪处理，可以有效削弱噪声对纹理特征提取的影响。

纹理特征提取常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵(GLCM)、灰度差异方法(GLDM)、灰度尺度共振方法(Gabor)等。

灰度共生矩阵(GLCM)是一种常用的纹理特征提取方法。

该方法通过计算图像中每个像素的灰度级和相邻像素之间的关系，得到反映图像整体灰度分布和空间分布特征的矩阵。

GLCM包含了四个方向和多个距离上的统计量，如同一灰度等级相邻像素出现的概率、灰度级之间的互信息等。

灰度差异方法(GLDM)是指不同灰度级之间的距离。

采用GLDM方法可以得到描绘像素间差异程度的灰度差异矩阵。

该矩阵通过图像内每一个点与周围像素的灰度级之差来衡量图像的纹理特征。

灰度尺度共振方法(Gabor)是通过多尺度小波分解（Gabor变换）来提取图像的频域信息并将其与空间尺度的信息结合起来，形成一种描述图像纹理特性的方法。

Gabor变换可以分析图像中不同频率、不同方向的特征，因此可以有效地挖掘图像的纹理特征。

三、光学显微镜图像纹理特征分类方法在纹理特征提取后，需要采用一种有效的分类方法来对图像进行分类。

分类常用的方法包括支持向量机(SVM)、神经网络、随机森林等。

支持向量机(SVM)是一种常用分类算法。

其基本思想是利用核技巧将输入空间映射到更高维的特征空间，然后在该特征空间中构造最优划分超平面。

图像处理中的图像特征提取算法综述图像处理是计算机视觉领域的一个重要研究方向，而图像特征提取算法则是图像处理的核心之一。

图像特征提取是从图像中提取出有用信息的过程，可以用于图像分类、目标检测、图像检索等各种任务。

本文将综述图像处理中的图像特征提取算法，并对各种算法的优缺点进行评述。

一、传统图像特征提取算法1. 颜色特征提取算法颜色是图像中最直观的特征之一，许多图像处理任务中都需要考虑颜色特征。

常见的颜色特征提取算法有色彩直方图、颜色矩和颜色熵等。

色彩直方图统计图像中每种颜色的像素个数，可以用于颜色分布的分析；颜色矩则通过计算像素值的均值和方差来描述颜色的分布特征；颜色熵用于衡量图像中颜色的复杂程度，可以区分不同图像的颜色分布情况。

2. 纹理特征提取算法纹理是图像中的重要特征，可以用于图像分类、图像检索等任务。

传统的纹理特征提取算法主要有灰度共生矩阵(Gabor 滤波器和局部二值模式(LBP)等。

灰度共生矩阵基于像素灰度值的概率分布来计算纹理特征，常用的特征包括对比度、能量、熵和相关性等；Gabor滤波器是一种基于频率和方向特征的纹理特征提取方法，可以提取出图像中的边缘和纹理信息；LBP是一种用于描述图像局部纹理的方法，可以通过比较像素值大小来得到二值编码表示。

3. 形状特征提取算法形状是图像中的高级特征，可以表示物体的几何结构。

常见的形状特征提取算法有边缘检测、轮廓匹配和形状上下文等。

边缘检测算法通常利用图像的梯度信息来提取物体的边缘，包括Sobel算子、Canny边缘检测算法等；轮廓匹配算法是通过对比图像边缘的形状特征来进行物体匹配，可以用于目标检测和物体识别；形状上下文是一种基于统计的形状特征提取方法，通过计算物体边缘点之间的关系来描述物体的形状。

二、深度学习在图像特征提取中的应用传统的图像特征提取算法需要手动设计特征提取算子，存在人为主观因素，且很难处理复杂的图像语义信息。

而深度学习通过神经网络自动学习图像的特征表示，正在逐渐改变图像特征提取的方式。

图像识别中的特征提取方法综述图像识别是计算机视觉领域中的重要研究方向，它涉及许多应用领域，如人脸识别、目标检测和场景理解等。

在图像识别中，特征提取是至关重要的步骤之一，它通过从图像中提取出具有代表性的特征来帮助计算机理解图像。

本文将综述图像识别中常用的特征提取方法，并对它们的原理和应用进行介绍。

一、基于点特征的提取方法1. SIFT（尺度不变特征变换）：SIFT是一种局部特征描述算法，它通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点周围区域的局部特征向量。

SIFT具有尺度不变性和旋转不变性，适用于各种尺度和旋转变换的图像匹配任务。

2. SURF（加速稳健特征）：SURF是一种基于SIFT的改进算法，它借鉴了SIFT的思想并进行了优化，提高了特征提取的速度和鲁棒性。

SURF通过计算图像中的快速Hessian矩阵来检测关键点，并通过计算Haar小波响应来描述关键点的局部特征。

二、基于区域特征的提取方法1. HOG（方向梯度直方图）：HOG是一种用于目标检测的特征描述算法，它通过计算图像中的梯度直方图来描述图像的局部特征。

HOG通过将图像划分为小的区域块，并计算每个块内像素的梯度方向直方图来表示图像的特征。

2. LBP（局部二值模式）：LBP是一种用于纹理识别的特征描述算法，它通过将图像中的像素值与其邻域像素值进行比较，并构造局部二值模式来表示图像的纹理特征。

LBP具有旋转不变性和光照不变性，适用于纹理分类和人脸识别等任务。

三、基于深度学习的特征提取方法1. CNN（卷积神经网络）：CNN是一种基于深度学习的特征提取方法，它模拟了生物视觉系统中的神经元连接模式，能够自动学习图像中的特征表示。

CNN通过堆叠多个卷积层、池化层和全连接层来提取图像的特征，并用于图像分类、目标检测和物体分割等任务。

2. GAN（生成对抗网络）：GAN是一种基于生成模型的特征提取方法，它由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式来学习图像的特征表示。

图像处理中的特征提取技术综述图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向，其目的是通过计算机算法对图像进行分析、处理和理解。

而在图像处理中，特征提取技术是一个至关重要的环节，它能够从图像中提取出具有代表性的特征信息，为后续的图像分析和识别任务提供基础。

一、特征提取的概念和意义特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性和区分性的特征信息的过程。

在图像处理中，特征可以是图像的一些局部特征，如边缘、角点等，也可以是整个图像的全局特征，如纹理、颜色等。

特征提取的目的是将图像中的信息转化为计算机可以理解和处理的形式，为后续的图像分析和识别任务提供基础。

特征提取在图像处理领域具有重要的意义。

首先，特征提取可以减少图像数据的冗余性，提取出最具代表性的特征信息，从而降低了后续处理的复杂度。

其次，特征提取可以提高图像处理的效果和准确性，使得计算机可以更好地理解和分析图像。

最后，特征提取还可以帮助我们理解和研究图像的本质特性，从而推动图像处理技术的发展。

二、特征提取的方法和技术在图像处理中，特征提取的方法和技术有很多种。

下面介绍几种常用的特征提取方法。

1. 基于边缘的特征提取方法边缘是图像中灰度变化最为明显的地方，因此边缘特征在图像处理中具有重要的作用。

常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等，它们通过计算图像中像素灰度的一阶或二阶导数来检测边缘。

边缘特征可以提供图像中物体的轮廓信息，对于目标检测和识别任务非常有用。

2. 基于纹理的特征提取方法纹理是图像中不同区域的灰度分布规律，它可以提供图像的细节信息。

常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法、小波变换法等。

这些方法通过计算图像中像素灰度值的统计特性或频域特性来提取纹理特征。

纹理特征可以用于图像分类、目标识别等任务。

3. 基于颜色的特征提取方法颜色是图像中最直观、最容易理解的特征之一。

常用的颜色特征提取方法有颜色直方图法、颜色矩法等。

这些方法通过统计图像中像素的颜色分布来提取颜色特征。

图像处理中的纹理特征提取与识别研究随着人类社会的不断发展，图像处理技术在许多领域都已经得到应用，如医学图像分析、安全检测、环境监测等等。

其中，纹理特征是图像处理中的一个重要研究方向。

纹理特征是指在图像中重复出现的一些结构或颜色，这些细微的变化实际上可以提供丰富的信息帮助我们做出更精确的判断。

而如何提取并识别这些纹理特征，则是研究者关注的重点。

纹理特征最明显的特点就是不规则性。

与形状特征不同，纹理特征中的元素没有固定的位置或大小，需要通过算法才能将其提取出来。

为此，在图像处理领域中，发展了数种不同的纹理特征提取方法。

下面列出三种常用的方法：1. 统计法。

这个方法计算图像中某些局部区域的灰度直方图或灰度共生矩阵等统计量。

例如，如果在一个区域中出现许多横向的条纹，它们就会在灰度共生矩阵中形成水平方向上的强连通区域。

这个特征可以用来识别一些具有明显方向性的纹理，如木纹或布纹。

2. 滤波法。

这个方法根据图像中像素的局部位置进行滤波，来寻找与周围像素相同的纹理特征。

其中，Gabor 滤波器广泛应用于纹理特征提取，它可以在十分局部化的细节中察觉出纹理信息。

常规的低通和高通滤波器则主要用于去噪和平滑处理。

3. 傅里叶变换法。

这个方法将图像中的纹理信息转化为频域上的特征。

通过对图像进行 2D 傅里叶变换处理，可以将其转换为频域上的振幅和相位，便于对不同频率的纹理信息进行筛选和分类。

例如，当一个图像中出现许多高频成分时，说明它的纹理特征比较细致，可以用来判断高质量皮革或细密沙漠沙粒。

纹理特征提取可以帮助我们在海量图像中定位和识别特定信息。

在实际应用中，我们可以直接使用这些纹理特征进行目标图片的识别和分类。

例如，我们可以提取各车型的车身纹理特征，对交通监控镜头中的车辆进行快速识别和追踪。

此外，在医学图像领域，以组织纹理为基础的肿瘤检测也是一个热门研究方向。

最后，纹理特征的识别技术还有许多可以探索的问题，例如如何对平面图像中的表面纹理与对象的 3D 形状进行耦合分析，如何更好地利用深度学习等方法来提取每个纹理特征的细节等等。

图像纹理特征提取方法综述一、本文概述随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，图像纹理特征提取已成为该领域的一个重要研究方向。

纹理作为图像的基本属性之一，反映了图像的局部模式和结构信息，对于图像识别、分类、分割等任务具有至关重要的作用。

本文旨在全面综述图像纹理特征提取方法的研究现状和发展趋势，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。

本文将首先介绍纹理特征提取的基本概念和研究意义，阐述其在图像处理和分析中的重要性。

随后，将详细综述经典的纹理特征提取方法，包括基于统计的方法、基于结构的方法、基于模型的方法和基于变换的方法等，分析它们的优缺点和适用范围。

在此基础上，本文将重点介绍近年来新兴的深度学习纹理特征提取方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，探讨它们在纹理特征提取方面的优势和应用前景。

本文还将对纹理特征提取方法的应用领域进行简要介绍，包括图像分类、目标检测、图像分割等，并展望未来的研究方向和挑战。

通过本文的综述，我们希望能够为相关领域的研究人员提供全面的纹理特征提取方法知识，促进该领域的进一步发展。

二、纹理特征提取的基本概念和原理纹理是图像的一种重要属性，描述了图像局部区域的像素排列模式和重复结构。

纹理特征提取旨在从图像中识别并量化这些模式，以用于诸如图像分类、目标识别、场景理解等计算机视觉任务。

在进行纹理特征提取时，主要涉及到几个核心概念，包括滤波器、特征向量、统计量以及纹理模型。

滤波器：滤波器在纹理特征提取中扮演着关键角色，用于检测图像中的特定频率和方向信息。

常见的滤波器包括Gabor滤波器、小波变换滤波器、局部二值模式（LBP）滤波器等。

这些滤波器能够在不同尺度上提取图像的局部信息，从而捕获到纹理的精细结构。

特征向量：通过滤波器处理后的图像数据需要进一步转化为特征向量，以便进行后续的分析和比较。

特征向量通常是一组数值，用于量化图像中某一区域的纹理特征。

常见的特征向量包括灰度共生矩阵（GLCM）的统计量、傅里叶变换系数、小波变换系数等。

图像处理中的特征提取与图像检索技术研究第一章绪论图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其对于从复杂的视觉数据中提取有用信息具有重要意义。

图像特征提取是图像处理的基础环节，它通过对图像进行数字化表示和分析，将图像的结构信息转化为可计算的特征向量。

图像检索则是在图像库中以相似度为基准，从大规模图像数据库中检索出与查询图像相似的图像。

第二章图像特征提取技术研究2.1 颜色特征提取颜色是图像的重要特征之一，在图像检索中有着广泛的应用。

常用的颜色特征提取方法有直方图、颜色矩和颜色模型等。

直方图法通过统计图像中各个颜色的像素个数来描述图像的颜色分布，其通过颜色直方图的相似度计算来实现图像的检索。

颜色矩法通过计算矩的各项统计量来描述图像的颜色分布特征，可以有效提取图像的颜色特征。

颜色模型则是通过对图像进行颜色空间转换，将彩色图像转化为一种数学表示形式，然后从中提取出图像的颜色信息。

2.2 纹理特征提取纹理是图像中物体表面的可见细节，是图像中重要的特征之一。

纹理特征提取的方法有灰度共生矩阵法、Gabor滤波器法和小波变换法等。

灰度共生矩阵法通过统计邻近像素的灰度值之间的空间关系，来描述图像的纹理特征。

Gabor滤波器法使用一组特定的Gabor滤波器来提取图像的纹理特征，其中每个滤波器对应于图像中的不同方向和频率的纹理信息。

小波变换则是通过将图像分解为一些基本的小波函数来描述图像的纹理信息，能够提取多尺度的纹理特征。

第三章图像检索技术研究3.1 基于内容的图像检索基于内容的图像检索是一种通过图像自身的特征来进行图像检索的方法。

其关键是建立图像的特征向量空间，并通过计算图像之间的相似度来进行图像的检索。

常见的基于内容的图像检索方法有局部特征匹配法、全局特征匹配法和基于神经网络的图像检索法等。

局部特征匹配法将图像分割为多个局部区域，并提取每个局部区域的特征向量，然后通过匹配特征向量之间的相似度来实现图像的检索。

影像学技术中的特征提取研究影像学技术中的特征提取研究一直是计算机视觉领域的重要研究方向之一。

特征提取是将原始图像数据转换成具有差异性、可用性和可计算性的特征向量的过程，它在图像分类、目标检测、图像配准等领域中具有重要的应用价值。

特征提取的目的是从原始图像中提取出对于目标识别和分类具有显著差异性和可区分性的特征。

在影像学技术中，常用的特征提取方法包括传统的基于形状、纹理和颜色的特征提取方法，以及近年来兴起的基于深度学习的特征提取方法。

传统的特征提取方法主要是基于手工设计的特征提取算法。

其中，形状特征提取算法根据目标的几何形状、边界和轮廓等特征，提取目标的形状信息。

纹理特征提取算法通过分析图像的纹理、纹理方向和纹理统计等特征，提取图像的纹理信息。

颜色特征提取算法则通过分析图像中的颜色直方图、颜色分布和颜色矩等特征，提取图像的颜色信息。

尽管传统的特征提取方法在某些场景下具有可行性和可靠性，但是它们往往需要依赖于对图像的先验知识和经验，且对于复杂的图像数据往往表现较差。

近年来，基于深度学习的特征提取方法在影像学技术中得到了广泛的应用。

深度学习是一种机器学习的方法，通过构建多层次的神经网络模型，实现对数据的自动特征提取和表示。

在影像学技术中，基于深度学习的特征提取方法主要是基于卷积神经网络（CNN）的方法。

CNN是一种特殊的神经网络模型，它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，对图像数据进行特征提取和表示。

在训练过程中，CNN通过反向传播算法，自动学习出适合于图像分类和识别的特征。

与传统的特征提取方法相比，基于CNN的特征提取方法不需要手工设计特征，具有更强的表征能力和泛化能力。

除了传统的特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法之外，还有一些新的特征提取方法在影像学技术中得到了研究。

例如，基于稀疏编码的特征提取方法通过稀疏表示模型，将图像数据表示为少量基函数的线性组合。

基于字典学习的特征提取方法通过学习一组基函数的字典，将图像数据表示为字典中基函数的线性组合。

医学图像分析中的纹理特征提取算法研究随着医学影像学的发展，获取大量的医学图像已成为医学研究中重要的手段。

然而，纯粹的图像信息并不能满足医生和研究人员对于疾病和解剖结构的诊断和研究需求。

医学图像中蕴含着宝贵的生理和病理信息，因此需要有效的算法对这些信息进行提取和分析。

纹理特征作为一种重要而常用的图像特征，可以从医学图像中提取丰富的信息，广泛应用于医学图像识别、分类、分割和量化等领域。

因此，医学图像分析中的纹理特征提取算法研究已成为医学影像学研究领域的热点之一。

本文将从纹理特征提取算法的基础理论、常用算法及其在医学影像学中的应用等方面进行系统介绍和论述。

一、基础理论纹理特征可以看作是图像中像素灰度分布的统计性质，是一种反映图像内部物质组织、形态和结构变化的量化参数。

纹理特征提取算法的目的是在不考虑像素绝对位置、大小和形状等信息的前提下，通过对不同像素灰度之间的相互关系进行分析，提取图像中不同区域的纹理特征，从而完成对图像的理解和分析。

纹理特征可分为统计特征和结构特征两类。

统计特征包括灰度共生矩阵、灰度直方图、灰度梯度共生矩阵等。

它们通过对像素灰度和位置的统计分析，反映了图像中像素之间的空间关系。

结构特征则是从图像组成的纹理结构角度出发，利用数学、物理和机器学习等领域的方法，提取出图像中不同颜色和大小的纹理结构，并通过纹理分析、转换和分类等技术，实现对图像纹理信息的分析和分类。

二、常用算法1、灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生矩阵是纹理特征提取中常用的一种方法。

它是通过计算像素之间的概率函数来得到的，可以反映像素之间的空间关系和分布情况。

在医学图像中，它可以用于肿瘤检测、白血病诊断等领域。

常见的GLCM算法有对称和非对称两种。

对称GLCM是指提取了所有同方向和不同方向的纹理特征，而非对称GLCM则只提取了同方向的纹理特征。

2、灰度共生矩阵相关法（GLCM-CRM）GLCM-CRM是对灰度共生矩阵进行进一步优化的算法，它是将多幅医学图像进行对比分析得到的，可以更精准地体现不同图像之间的差异。

摘要随着遥感技术的快速发展，遥感图像已经广泛应用于工业、农业和军事等领域中。

其中，遥感图像分类是其重要组成部分。

遥感数据源的增多，人们对遥感数据处理分析方法和手段也在不断发展，新的分类特征及分类方法都在不断的涌现。

有效特征的提取及分类器的选取是决定分类效果的关键。

本文针对可见光遥感图像，采用纹理特征作为分类特征。

本文首先研究了传统的统计纹理特征如：共生矩阵纹理特征、灰度差分纹理特征、行程长度纹理特征、Tamura 纹理特征以及灰度信息特征的提取方法。

基于类内、类间方差标准，本文从所提取的统计纹理特征中选取出了具有较强分类能力的纹理特征作为有效分类特征。

接下来本文将与大多数哺乳动物的视觉表皮简单细胞的二维感受野模型具有相似的性质的Gabor滤波器引入到纹理特征的提取中。

本文详细介绍了Gabor滤波器的定义与构造方法，针对不同的遥感景物类别构造了对纹理有较强分类能力的Gabor滤波器。

对于Gabor滤波图像，本文以直方谱特征描述纹理，用于分类。

论文最后研究了最近邻分类器及神经网络分类器，并通过分类实验证实了Gabor滤波器结合直方谱特征的分类性能优于传统的统计纹理特征。

关键词：遥感图像分类纹理特征Gabor滤波器直方谱特征分类器AbstractWith the development of remote sensing technology, remote sensing images have been widely utilized in industry, agriculture and military affairs. Remote sensing classification is very important to all these applications. Now, many features and classifiers have been proposed. The extraction of efficient features and the selection of classifiers are pivotal for classification.This thesis employs texture features for remote sensing classification. The contents of this thesis could be summarized as follow. First, it introduces the definition of traditional statistical texture features such as: co-occurrence features, gray-level difference features, run-length features, Tamura features and gray-level information features. Based on the criterion of variances between & intra classes efficient features have been chosen among the extracted features. Secondly, The Gabor filter with the ability of simulating the biological vision has been used for texture features extraction. After the definition of Gabor filter and construction method, this thesis constructs series of Gabor filters with strong ability for classification. Spectrum histogram features has been applied to describe texture information of images processed by Gabor filters. Lastly, the thesis does some research on nearest neighbor classifiers and neural network classifiers and the experiment demonstrates that Gabor filter combined with spectrum histogram features yield higher accuracy than traditional statistical texture features.Key Words: Remote sensing classification Texture features Gabor filter Spectrum histogram features Classifiers目录摘要 (I)Abstract (III)1 绪论1.1 论文研究的背景和意义 (1)1.2 研究现状 (2)1.3 论文研究内容 (4)1.4 论文的结构安排 (4)2 纹理特征2.1 纹理的一些基本概念 (5)2.2 纹理分析方法 (14)2.3 特征归一化策略 (15)2.4 (实验结果 (18)2.5 本章小结 (19)3 Gabor滤波器3.1 Gabor滤波器的提出 (20)3.2 Gabor滤波器的构造 (21)3.3 本章小结 (28)4 Gabor直方谱纹理特征4.1 Gabor方向选择通道 (29)4.2 直方图特征的提取 (30)4.3 Gabor直方谱特征的提取 (32)4.4 Gabor滤波器通道选择 (33)4.5 特征提取结果 (35)4.6 本章小结 (38)5 分类器5.1 K-近邻分类算法 (39)5.2 神经网络分类器 (41)5.3 本章小结 (45)6 实验结果 (46)7 全文总结与展望7.1 论文的主要研究内容 (48)7.2 论文的特色 (48)7.3 需要进一步研究的工作 (48)致谢 (49)参考文献 (50)附录1 攻读硕士学位期间发表的论文目录 (54)1 绪论1.1 论文研究的背景和意义遥感作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内的许多政府部门，科研单位和公司得到了广泛的应用。

图像特征检测与特征提取综述
索子恒
【期刊名称】《产业创新研究》
【年(卷),期】2022()4
【摘要】在过去的几十年里,深度学习和计算机视觉在目标检测、目标跟踪、行人检测和自动驾驶汽车方面发挥了趋势引导作用。

一些方法被提出来解决这些计算机视觉和基于深度学习的检测、跟踪技术、算法和数据源的问题。

近年来,这一领域变得越来越重要,研究人员利用有关图像和视频的在线/离线数据,集中进行情绪建模和计算分析。

本文主要强调了几种不同的趋势策略的目标检测,并展示了该领域现有的与潜在的未来发展方向。

【总页数】3页(P33-35)
【作者】索子恒
【作者单位】苏州大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.图像特征提取方法的综述
2.图像纹理检测与特征提取技术研究综述
3.图像特征检测与匹配方法研究综述
4.高光谱图像特征提取方法研究综述
5.乳腺癌病理图像特征提取方法研究综述
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