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图像的统计纹理特征

终极管理员 知识笔记 87阅读

纹理特征能获得高层次图像内容吗?

答: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。

纹理特征分析方法有哪些?

答: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。 (1)统计方法统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵的纹理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上,通过实验,得出灰度共生矩阵的四个关键特征:能量、惯量、熵和相关性。

纹理特征影像生成的主要思想是什么?

答:纹理特征影像生成的主要思想是:用每一个小窗口形成的子影像,通过纹理特征计算程序计算小窗口影像灰度共生矩阵和纹理特征值,然后将代表这个窗口纹理特征值赋值给窗口的中心点,这就完成了第一小窗口的纹理特征计算。 然后窗口被移动一个像素形成另外一个小的窗口影像,再重复计算新共生矩阵和纹理特征值。 依次类推,这样整个图象就会形成一个由纹理特征值做成的一个纹理特征值矩阵,然后将这个纹理特征值矩阵转换成纹理特征影像。

一幅纹理图象的方向性是什么?

答:一幅 纹理 图象的方向性就是其灰度在各个方向上的变化所呈现的一致性 、均匀性.从 视觉 上看则近似为条纹状. 假设一幅 纹理 在垂直方向上具有一定的方向性, 也即沿纵向呈现条纹状或近似条纹状, 那么这幅 纹理 在垂直方向上相邻象素间的灰度变化从平均意义上要比其它方向上小.据此统计一幅 纹理 的象素灰度在各个方向上的变化规律是能够反映这幅 纹理 的方向性 特征 的.

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