图像纹理分析及应用

图像纹理特征总体描述图像纹理特征总体简述纹理是⼀种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表⾯的具有缓慢变化或者周期性变化的表⾯结构组织排列属性。

纹理具有三⼤标志：某种局部序列性不断重复；⾮随机排列；纹理区域内⼤致为均匀的统⼀体；不同于灰度、颜⾊等图像特征，纹理通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息。

另外，局部纹理信息不同程度上的重复性，就是全局纹理信息。

纹理特征体现全局特征的性质的同时，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表⾯性质。

但由于纹理只是⼀种物体表⾯的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利⽤纹理特征是⽆法获得⾼层次图像内容的。

与颜⾊特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进⾏统计计算。

在模式匹配中，这种区域性的特征具有较⼤的优越性，不会由于局部的偏差⽽⽆法匹配成功。

在检索具有粗细、疏密等⽅⾯较⼤差别的纹理图像时，利⽤纹理特征是⼀种有效的⽅法。

但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不⼤的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出⼈的视觉感觉不同的纹理之间的差别。

例如，⽔中的倒影，光滑的⾦属⾯互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。

由于这些不是物体本⾝的特性，因⽽将纹理信息应⽤于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。

⼀. 纹理特征的特点优点：包含多个像素点的区域中进⾏统计计算；常具有旋转不变性；对于噪声有较强的抵抗能⼒；缺点：当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较⼤偏差；有可能受到光照、反射情况的影响；从2-D图像中反映出来的纹理不⼀定是3-D物体表⾯真实的纹理；⼆. 纹理特征分类1. 基本说明纹理特征分类图如下所⽰：纹理特征的提取，⼀般都是通过设定⼀定⼤⼩的窗⼝，然后从中取得纹理特征。

然⽽窗⼝的选择，存在着⽭盾的要求：窗⼝设定⼤：纹理是⼀个区域概念，它必须通过空间上的⼀致性来体现。

观察窗⼝取的越⼤，能检测出同⼀性的能⼒愈强；反之，能⼒愈弱；窗⼝设定⼩：由于不同纹理的边界对应于区域纹理同⼀性的跃变，因此为了准确地定位边界，要求将观察窗⼝取得⼩⼀点；这种情况下，会出现困难是：窗⼝太⼩，则会在同⼀种纹理内部出现误分割；⽽分析窗太⼤，则会在纹理边界区域出现许多误分割。

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。

图像纹理特征总体简述纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。

纹理具有三大标志：∙某种局部序列性不断重复；∙非随机排列；∙纹理区域内大致为均匀的统一体；不同于灰度、颜色等图像特征，纹理通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息。

另外，局部纹理信息不同程度上的重复性，就是全局纹理信息。

纹理特征体现全局特征的性质的同时，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。

但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。

与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。

在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。

在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。

但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。

例如，水中的倒影，光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。

由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。

一. 纹理特征的特点∙优点：∙包含多个像素点的区域中进行统计计算；∙常具有旋转不变性；∙对于噪声有较强的抵抗能力；∙缺点：∙当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差；∙有可能受到光照、反射情况的影响；∙从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理；二. 纹理特征分类1. 基本说明纹理特征分类图如下所示：纹理特征的提取，一般都是通过设定一定大小的窗口，然后从中取得纹理特征。

然而窗口的选择，存在着矛盾的要求：∙窗口设定大：纹理是一个区域概念，它必须通过空间上的一致性来体现。

观察窗口取的越大，能检测出同一性的能力愈强；反之，能力愈弱；∙窗口设定小：由于不同纹理的边界对应于区域纹理同一性的跃变，因此为了准确地定位边界，要求将观察窗口取得小一点；这种情况下，会出现困难是：窗口太小，则会在同一种纹理内部出现误分割；而分析窗太大，则会在纹理边界区域出现许多误分割。

遥感影像解译中的纹理特征提取方法与实践指南引言：纹理特征是遥感影像解译中的重要信息之一，可以提供有关地物和地表类型的详细信息。

纹理特征提取是利用图像处理和分析技术来定量描述和分析纹理特征的过程。

本文将介绍一些常用的纹理特征提取方法，并提供一些实践指南，以帮助研究人员和从业人员在遥感影像解译中更好地运用纹理特征。

一、纹理特征提取的方法1.统计特征提取法：统计特征提取法是最常用的纹理特征提取方法之一、它基于对图像区域的像素值统计进行分析，包括均值、标准差、方差、最值等统计量。

这些统计特征可以用来描述纹理的均匀性、粗糙度和细节等信息。

2.结构特征提取法：结构特征提取法是基于图像的空间结构进行分析的方法。

其中，灰度共生矩阵（GLCM）和灰度差异共生矩阵（GLDM）是常用的结构特征提取方法。

GLCM通过计算灰度级之间的相对位置关系，描述纹理的对比度、方向、平滑度等特性；GLDM则描述不同灰度级之间的寻找熵、对比度等特性。

3.频域特征提取法：频域特征提取法是将图像转换到频域进行分析的方法。

其中最常用的方法是对图像进行傅里叶变换，并计算其频谱特征。

频域特征能够提供关于纹理重复性和变化的信息。

4.模型特征提取法：模型特征提取法是利用数学模型对纹理进行建模，并从模型中提取特征。

其中，小波变换是常用的模型特征提取方法之一、小波变换能够捕捉到图像中的局部特征，提供更详细的纹理信息。

二、纹理特征提取的实践指南1.数据选择：选择与研究目标相关的高质量遥感影像数据进行分析。

确保数据清晰、分辨率适中，以获取更准确的纹理特征。

2.区域选择：选取具有代表性的区域进行分析。

遥感影像往往包含大量的信息，为了减少冗余和噪声，可以选择感兴趣的区域进行特征提取。

3.特征选择：根据研究目标选择适当的纹理特征。

不同的纹理特征可以提供不同的信息，因此需要根据需求进行选择。

4.参数设置：为提取特定纹理特征，需要根据实际情况设置合适的参数。

这些参数包括窗口大小、灰度级数量、邻域距离等。

图像的纹理分析技术长春理工大学侯斯文摘要：在图像分析中，纹理是很重要的概念。

我们可以将纹理看做是有许多相互接近、相互编制的元素构成，并且富有周期性。

纹理是由图像灰度在空间位置上交替变化形成的，反映了图像灰度级的空间分布情况，是图像分析的重要指标之一。

除此之外，像Laws纹理能量法，就是典型的一种一阶方法，计算起来比灰度共生矩阵这种二阶方法简单，在纹理分析领域也有着重要的影响。

同时，纹理分析也面临着理论高于实际等问题，需要引起更多关注。

关键词：纹理分析灰度共生矩阵Laws纹理测量法能量转换今天，我要为大家介绍的是纹理分析技术。

谈到纹理分析技术，首先我们要明白纹理的概念。

纹理是指图像处理，图像真实感造型领域很重要的概念。

在应用方面的研究已经非常广泛和深入，基于样图的纹理合成技术是近年来发展起来的新的纹理合成技术。

这是一个很广泛的定义，因为纹理具有广泛性和多样性，所以到目前没有一个十分明确的，统一的定义。

纹理大致可分为三类：结构性纹理，随机性纹理，既有结构性纹理又有随机性纹理。

下图为三类纹理：了解了纹理的含义和分类。

下面我们将介绍纹理分析技术。

一、纹理分析的定义纹理分析是从遥感图像分析技术中发展起来的。

纹理分析是指通过一定的预处理技术抽取图像纹理特征, 并对纹理进行定量或定性的描述, 它一直是数字图像处理与计算机视觉领域研究的热点和难点。

图像纹理分析方法主要包括统计分析法，结构分析法。

其次，还有频谱分析法，模型分析法。

统计分析法主要是从图像有关属性的统计出发，基于图像像素的灰度值得分布与相互关系，找出反映这些关系的特征。

基本原理是选择不同的统计量对纹理图像的统计特征进行提取。

结构分析法是分析图像纹理的结构，从中获取结构特征。

首先将纹理看成许多纹理基元按照一定位置的规则组成，然后分两步处理。

二、空间灰度分布现代科学技术正在高速发展，而其中一个重要的方向就是机器视觉。

而且纹理图像分析作为机器视觉系统的重要基础技术，在图像目标识别、跟踪和图像内容理解方面起到越来越重要的作用。

9 图像纹理分析知识点3频谱分析方法4模型分析方法1图像纹理与纹理分析概述5 纹理分析方法的比较2 统计分析方法1 图像纹理与纹理分析概述一.纹理特征纹理 (Tuxture) 一词最初指纤维物的外观。

字典中对纹理的定义是“由紧密的交织在一起的单元组成的某种结构”。

习惯上，把图像中这种局部不规则的，而宏观有规律的特性称之为纹理。

因此，纹理是由一个具有一定的不变性的视觉基元，通称纹理基元，在给定区域内的不同位置上，以不同的形变及不同的方向重复地出现的一种图纹。

人工纹理是某种符号的有序排列，这些符号可以是线条、点、字母等，是有规则的。

自然纹理是具有重复排列现象的自然景象，如砖墙、森林、草地等图案，往往是无规则的。

2017/12/183常见纹理图案：2017/12/184图：人工纹理与自然纹理 (a ) 人工纹理；（b ）自然纹理2017/12/1851 图像纹理与纹理分析概述二. 纹理分析的原理提到纹理，人们自然会想到木质家具上的木纹，花布上的花纹等。

木纹为自然纹理，花纹为人工纹理，它们反映了物体表面颜色与灰度的某种变化。

这些变化与事物本身的属性有关图像纹理分析是指通过一定的图像处理技术提取出纹理特征参数,从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。

2017/12/1861 图像纹理与纹理分析概述 三. 纹理分析的关键特征提取是纹理分析的基础，它的结果为纹理识别，纹理分类以及三维表面重建2017/12/187特征提取纹理识别三维表面重建纹理分类1 图像纹理与纹理分析概述四. 图像纹理分析的方法纹理分析方法统计分析法结构分析法频谱分析法模型分析法2017/12/1881 图像纹理与纹理分析概述四. 图像纹理分析的方法1. 统计分析法主要是基于图像像素的灰度值的分布与相互关系，找出反映这些关系的特征。

基本原理是选择不同的统计量对纹理图像的统计特征进行提取。

统计分析法中最常用的是共生矩阵法，另外，还有长行程法。

面料图像分析中的纹理特征提取技术在纺织品工业中，面料的纹理特征对于制造高质量的衣物和家居用品至关重要。

因此，对于面料的纹理特征进行准确而有效的提取已经成为了面料图像分析的重要方向之一。

本文将探讨现有的面料图像分析中的纹理特征提取技术以及如何选择适当的算法来处理这些图像。

一、背景面料的纹理特征是由于面料的编织方式、颜色变化、纹理垂直度等因素的综合反映。

对于面料的识别和质量评估，这些纹理特征是至关重要的，因此需要对它们进行准确、可靠的提取和分析。

然而，由于面料图像通常包含复杂的纹理和颜色变化，因此仅仅使用简单的特征提取技术进行分析是不可行的。

因此，开发新的算法和技术以提取更复杂的纹理特征已经成为了研究的热点。

二、纹理特征的提取方法目前，常用的面料图像纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵法、Gabor滤波器、小波变换法、局部二值模式、方向梯度直方图法等。

1、灰度共生矩阵法灰度共生矩阵法是一种用于提取纹理特征的常用方法。

该方法通过对输入图像进行灰度共生矩阵计算，得到纹理特征，包括能量、对比度、均值、熵等。

此外，还可以通过灰度共生矩阵计算多个方向的纹理特征，增强对面料纹理的捕捉能力。

然而，该方法的处理速度较慢，且对于复杂纹理的提取效果相对较差。

2、Gabor滤波器Gabor滤波器是一种多尺度、多方向的滤波器，可以在不同的尺度和方向上提取面料图像的纹理特征。

该方法通过提取频域和空域的信息进行纹理分析，对面料的颜色和纹理变化更具敏感性。

但是，该方法的执行速度较慢，且对参数的选择要求较高。

3、小波变换法小波变换法是一种通过对输入图像进行分解和重构来提取纹理特征的方法。

该方法在不同的尺度空间上对图像进行分解，并通过小波系数计算出面料图像的纹理特征。

相比其他方法，小波变换法对于面料图像的频域特征具有更好的捕捉能力。

然而，该方法的处理速度比较慢，且对于参数的选择需要一定的经验。

4、局部二值模式局部二值模式是一种对图像进行纹理分类和识别的方法。

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。

纹理图像分析技术在表面粗糙度测量中的应用崔敏【摘要】以MATLAB软件为设计平台,构建了零件表面粗糙度的检测系统.采用同态滤波等图像处理技术,对零件表面图像进行预处理,选取图像灰度直方图参数为表征纹理的像元特征值,灰度共生矩阵参数为表征纹理结构的区域特征值,建立了BP 神经网络,实现了对零件表面粗糙度参数的测量,并对测试结果与电动轮廓仪的测量结果进行了对比和分析,验证了系统的可行性.%Taking MATLAB as the platform of software design,a surface roughness measurement system was developed.By using image analysis technologies such as homomorphic filter to preprocess the surface image of parts,and selecting the parameters of image gray-level histogram as the picture element eigenvalue of texture and the parameters of graylevel co-occurrence matrix as the area eigenvalue of texture structure,a BP neural network was set up,and the parameters of surface roughness of parts were measured.The results of test were compared with those of the electric contour graph measurement and were analyzed to verify the feasibility of this measurement system.【期刊名称】《新技术新工艺》【年(卷),期】2013(000)008【总页数】3页(P77-79)【关键词】表面粗糙度;特征提取;图像分析;BP神经网络【作者】崔敏【作者单位】五邑大学机电工程学院,广东江门529020【正文语种】中文【中图分类】TP29在机械零件的切削过程中，刀具切削或砂轮打磨时遗留在机械零件上的刀痕，以及切屑分离时的塑性变形和加工机床振动等因素，形成了零件表面的粗糙不平。