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纹理的描述方法综述

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纹理的描述方法综述
摘要本文介绍了纹理的基本概念,对纹理描述方法进行分类,深入分析了各种
描述方法的基本原理以及基本特性,阐述了各种描述方法的优缺点,为在各领域利
用纹理的基本特征进行研究,提供了基本的分析方法。特别是在图像进行处理和
计算机视觉等领域的研究提供了理论基础。

关键词纹理;纹理描述;幅度分布
纹理(texture)广泛使用在我们现实生活中,它是表达物体表面或结构的属性,
但是用语言或文字去描述纹理通常很困难。一般认为纹理是由许多相互接近编织
的元素组成的有某种特征的东西,因此考虑的是一组像素或纹理元素如犬毛、草、
小鹅卵石、软木塞、格子花式纺织、编织品等。如图1。

图1各种纹理图像
由纹理基元或纹理元素组成的纹理,有时称为纹理素。草和犬毛中的基元由
若干像素来表示,对应于茎杆或绒毛。软木塞由在大小上和像素可比的基元构成。

1.2纹理描述方法
目前对纹理的描述有统计、结构、频谱、模型四种方法。
1.2.1 纹理描述的统计方法
统计纹理描述方法以适合于统计模式识别的一种形式来描述纹理。作为描述
的一个结果,每个纹理以一个属性特征向量来描述,它代表了多维特征空间的一个
点。

1.2.1.1 基于共生矩阵的纹理描符
灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix)表示的是两个位置的象素的联
合概率密度,为了能更直观地以共生矩阵描述纹理状况,一般以采用角度方向二阶
矩、熵、对比度、平均值、能量等参数来表示纹理特征。

(1.2.2)
(1.2.3)
(1.2.4)
(1.2.5)
(1.2.6)
式中,表示图像的均匀度,当都相等时,值最小;对应图像随机性的度量,当都相
等时,值最大;当共生矩阵中小的元素接近矩阵主对角线时,对比度较大,说明图像
中紧邻有较大的反差;平均值可以看做是的倒数,受值影响较大;能量对应的是第
个模板的纹理图,和代表行和列,其中式(1.2.6)用的是的模板尺寸,为用第个模板在
位置滤波得到的结果。

1.2.2 纹理描述的结构方法
1)句法(syntactic)纹理描述法。它是基于纹理基元的空间关系和形式语言结构
之间的类比,由一个纹理描述,形成一个可以由它的语法来表示的语言,这样对描
述词汇做句法分析的这一语法就确定纹理类型。其主要有形状链语法和图语法。

2)数学形态学法。该方法是在一个二值图像中,以结构基元去寻找形状的空
间重复性。但是目前还没有标准的纹理集合,较常的做法是按一定规律和形式把
简单的基元进行重组、排列、组合得到复杂的纹理。设纹理基元,排列规则为,纹
理描述为:(1.2.7)

1.2.3 纹理描述的频谱方法
频谱法借助傅里叶频谱特性来描述周期的或者接近周期的2-D图像模式的
方向性。设表示,表示每个确定的方向,表示每个确定的频率,则可以得到以下描述:

(1.2.8)
(1.2.9)
式中,S以原点为中心的圆半径,和构成整个图像或者图像区域纹理频谱能量
的描述。图2(a)和(b)表示两个纹理区域和它们的频谱示意图,可以看出这两种纹
理的朝向区别及计算其最大值的位置。其主要有两个过程:a.确定合适的滤波器参
数;b.提取有效纹理特征集合和特征。但是这样计算量很大,所以要减少所用的滤
波器的个数并对滤波后结果进行后处理。实际中常常使用两个成对的实Gabor
滤波器:其中一个是对称的和反对称的。

(1.2.10)
(1.2.11)
式中,为响应最强的频率。
(a)
(b)
上述两个Gabor滤波器的幅度分布如图3所示,其中=。选择合适的参数后,
可以得到图3(a)是对称的,在主瓣两边各有一个负瓣,图3(b)是反对称的主瓣和负
瓣数目相等,结合这一对Gabor滤波器就可以很好的提取纹理特征。

1.2.4 纹理描述的模型法
模型描述法是在对纹理图像建模后,把纹理特征提取归结为参数估计问题,其
主要内容是如何采用各种优化参数估计的方法进行参数估计。

MRF模型的基本思想是通过任意像素关于其邻域像素的条件概率分布来描
述纹理的统计特性。

定义如下:首先给定无向图,再给定,和一组离散的状态空间所有变量组成的
状态解空间:,称是一个马尔可夫随机场,当且仅当:

(1)时,对所有
(2)
其中,表示节点的邻域节点的集合,其概率分布只依赖于和它相邻的节点。该
模型的主要优点是提供了一种一般而自然的用来表达空间上相关随机变量之间
的相互作用的模型。

(a) (b)
图3 对称和反对称的Gabor的幅度分布
马尔可夫模型以其刻画数据的规律及模拟结构能力强、表述问题清晰、直观,
在物理、化学、生物、医学、多媒体应用等诸多领域得到广泛的应用。

参考文献
[1]Milan Sonka, Vaclav Hlavac, Roger Boyle. Image Processing,Analysis,and
Machine Vision(艾海舟,武渤等).北京.人民邮电出版社.2003.

[2]Haralick R M,Shapiro L G.1992. Computer and Robot Vision,
VOL.1.Addison-Wesley

[3][Pavlidis T. Structural Descriptions and Graph Grammars[M].Berlin,
Germany: SpringerPress, 1980: 86-103]。

[4] Forsy D,Ponce J. 2003.Computer Vision: AModern Approach.Prentice Hall
[5]Jayaramamurthy S N.1980.Texture discrimination using digital
de-convolution filter.Proc.5ICPR,1184-1186

[6]章毓晋.基于内容的视觉信息检索[M].北京:科学出版社,2003.

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影像组学纹理特征

影像组学纹理特征

影像组学纹理特征引言：影像组学是结合医学影像和计算机科学的跨学科研究领域，旨在利用医学影像数据提取和分析大量的定量特征，以帮助医学诊断、治疗和预后评估。

纹理特征是影像组学中重要的一类特征，它们能够描述医学影像中的图像纹理信息，对于癌症等疾病的诊断和预后评估具有重要意义。

纹理特征分析方法：影像组学纹理特征分析可以通过多种方法实现，常用的方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度运行长度矩阵（GLRLM）、灰度尺寸区域矩阵（GLSZM）和灰度平均领域强度（GLDM）等。

这些方法可以从图像的灰度直方图、灰度级别之间的关系以及像素灰度值在空间上的分布等方面来描述图像的纹理特征。

常用的纹理特征：常用的纹理特征包括对比度（Contrast）、同质性（Homogeneity）、熵（Entropy）、均值（Mean）、标准差（Standard Deviation）等。

对比度反映了图像中相邻像素灰度级别之间的差异程度，同质性度量了图像中相似灰度级别像素的紧密程度，熵用于描述图像的复杂程度，均值和标准差反映了图像的平均亮度和像素分布的变化程度。

纹理特征在肿瘤分类中的应用：纹理特征可以用于肿瘤的分类和分级。

例如，对于乳腺钼靶影像，可以通过分析肿瘤区域的纹理特征来判定良性与恶性乳腺肿瘤。

研究表明，恶性肿瘤的纹理特征往往呈现出更高的对比度和熵，而良性肿瘤的纹理特征则较为均匀和一致。

因此，通过纹理特征的分析，可以提高对肿瘤的判别能力，对于指导临床治疗具有重要意义。

纹理特征在预后评估中的应用：纹理特征还可以用于预后评估。

例如，在头颈部肿瘤的影像组学研究中，研究人员发现一些纹理特征与患者的预后相关。

这些纹理特征包括逆关联（inverse correlation），指标相似度（similarity metrics）以及递增和递减（incremental and decremental）等。

通过对大量的影像数据进行纹理特征的提取和分析，可以建立预后评估模型，帮助决策医生制定个性化的治疗策略。

纹理

纹理


V
(0，1)
映射方法
•建立物体空间坐标(x，y，z)和纹理空 间坐标(u，v)之间的对应关系 •对物体表面进行参数化，反求出物体 表面的参数后，根据(u，v)得到该处的 纹理值，并用此值取代光照明模型中的 相应项，实现纹理映射
(0，0)
（1，0） U
圆柱映射
• 采用相似的方法可获得平行于X 轴或Y轴的圆柱映射：
(2) 如果曲面区域由两个三角形F1和F2近似表示，则曲面片的参
数化公式可进一步简化。如图中，F1内任意一点可表示为
(u u1 ) (v v1 ) B(u, v) ( B2 B1 ) ( B2 B1 ) B1 (u2 u1 ) (v2 v1 )
纹理映射例子
• 地板与墙都是经过二维图象纹理映射后的平面
球形映射
• 这种映射仍然在极点产生纹理的聚集，但聚集方式与圆柱 映射不同 .
映射方式（例子）
参数表面的映射
• 已经用(s, t)对参数表面进行了参数化 • 将 (s,t) 参数直接作为 (u,v) 纹理参数使用
Utah 茶壶
• 32 个参数曲面片的茶壶
非参数表面
• 如果在范围(0,1) 为顶点赋值，即可以使用相同的方法进
原始模型
二维纹理
几何纹理
综合
纹理映射的形状
• 平面映射
– 只要简单地消除物体的一个坐标 (投影到坐标系平面 )
平面映射
• 保持纹理在一个方向上不变会产生不期望的副作用
– 例如 沿着 Z轴投影
平面投影
• 分别沿着 X 和 Y轴投影
包围盒映射
• 较单个平面映射而言，采用一组平面映射可以对物体取得 较好的覆盖 :
小矩形的顶点进行双线性插值，以获得它的纹理值。
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。

09 第九章 影像纹理分析

09 第九章 影像纹理分析


数学手段： 自相关函数、灰度共生矩阵、灰度行程模型、分形分 维方法、马尔可夫随机场方法等。
9.1 纹理概述
(2)纹理分析的结构方法：
着力找出纹理基元，然后从结构组成上探索纹理的规律 通过纹理的元素及其排列规则来描述纹理的结构。 人工纹理：是由自然背景上的符号排列组成、有规则的
9.1 纹理概述
9.1 纹理概述
一. 图像纹理的概念
纹理： 物体上呈现的线形纹路 。 图像的“纹理”（Texture）： 是对图像的像素灰度级在空间上的分布 模式的描述，反映图像中物品的质地。
– 如粗细度、平滑性、颗粒性、随机性、方 向性、直线性、周期性、重复性等。
9.1 纹理概述
联系？区别？
9.1 纹理概述
9.1 纹理概述
（2）确定性纹理、随机型纹理 确定性纹理：构成纹理的规律是确定的。 随机型纹理：构成纹理的规律是随机的。
9.1 纹理概述
a) 确定型纹理
b) 随机型纹理
9.1 纹理概述
三. 纹理分析
纹理分析是指通过一定的图像处理技术抽取出纹理特征， 从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。
纹理特征是从图像中计算出来的值，它对区域内部灰度级 变化的特征进行量化。
1. 2. 3. 4. 5. 7. 8.
纹理概述 直方图分析法 自相关函数分析法 灰度共生矩阵分析法 行程长度统计法 影象纹理区域分割和边缘检测 影象纹理的小波分析法和分形分析法
9.2 直方图分析法
灰度直方图的定义： 反映一幅图像中各灰度级与各灰度级像素出 现的频 率之间的关系。
它反应了图像的灰度分布，纹理区域的灰度直方图 可以作为纹理特征。如果限定对象，则采用这样简单的方 法也能够识别纹理。
9.2 直方图分析法