圖像紋理特征表示方法研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著科技的快速發(fā)展，圖像越來越成為人類生活和工作中用于傳遞信息和進(jìn)行交流的重要數(shù)據(jù)載體，圖像的有效表示是進(jìn)一步處理圖像的重要基礎(chǔ)。用各種觀察系統(tǒng)取得的圖像很多都是紋理型的，可以通過圖像的紋理分析提取許多有價值的宏觀信息。由于紋理的復(fù)雜性，關(guān)于圖像紋理的精確定義至今尚未給出，這也就給紋理分析帶來了相當(dāng)大的難度。一般地說，紋理就是指在圖像中反復(fù)出現(xiàn)的局部模式和它們的排列規(guī)則，紋理特征是對區(qū)域內(nèi)部灰度級變化的特征進(jìn)行量化。紋理的視覺特征一般有

2、三個基本量：周期性、方向性和隨機(jī)性，其中周期性和方向性是兩個高層次的紋理特征，可以用來指導(dǎo)紋理圖像的知覺感知。本文主要圍繞紋理特征的表示理論進(jìn)行研究，主要以紡織圖像處理為應(yīng)用背景，包含以下幾方面工作： 1.周期性是紋理的一個重要特征，本文概述了周期性特征提取方法，并分析了傅立葉變換提取周期性特征的原理。文中給出紋理周期性特征度量方法。針對紡織工業(yè)中具有典型周期性的機(jī)織布圖像，本文提出了一個具有仿射不變性及不受噪聲影響的刻畫機(jī)織布

3、周期性特征的參數(shù)，然后又將該參數(shù)應(yīng)用到機(jī)織物的結(jié)構(gòu)識別中，實(shí)現(xiàn)了對機(jī)織布的自動結(jié)構(gòu)識別，從而達(dá)到了識別平紋布、緩斜紋布以及急斜紋布的目的，在區(qū)別的同時能夠計算出精確的浮長，達(dá)到了令人滿意的效果。該方法克服了傳統(tǒng)織物組織結(jié)構(gòu)識別需要破壞布樣的缺點(diǎn)，也改善了以往基于數(shù)字圖像處理的結(jié)構(gòu)識別方法的效率，提高了運(yùn)算速度。同時，針對織物圖像錄入過程中難免存在圖像傾斜，這種傾斜會給織物組織的分析與識別帶來困難，也作為織物組織結(jié)構(gòu)識別的預(yù)處理步驟之一，

4、本文提出了一種基于傅立葉變換的適用于織物圖像的快速擺正算法，該方法也可以推廣于文本圖像傾斜校正。結(jié)合牛仔布圖像的顏色以及支數(shù)等的計算，應(yīng)用本文所取得的成果開發(fā)了牛仔布管理與分析系統(tǒng)，該軟件即將用于香港某紡織工廠的生產(chǎn)管理中。 2.方向性特征也是紋理圖像的重要視覺特征，本文在研究圖像的方向性特征表示方法的基礎(chǔ)上，給出了具有魯棒性的圖像紋理方向性強(qiáng)弱度量方法。同時利用Gabor濾波器非常適用于模擬人眼視覺通道特性以及很好的時頻局部性

5、，分析了Gabor濾波器方向性特征增強(qiáng)機(jī)理。分別給出了在時域和頻域上提取方向性特征的方法，一是在時域上設(shè)計了一種目標(biāo)函數(shù)來選擇最優(yōu)的Gabor濾波器，二是在頻域中根據(jù)目標(biāo)特征的特點(diǎn)計算參數(shù)，給出了參數(shù)估計準(zhǔn)則，從而設(shè)計最優(yōu)Gabor濾波器。然后將新方法應(yīng)用到織物圖像的方向性特征一竹節(jié)紗的提取上，本文的方法不同于以往將竹節(jié)看作織物圖像疵點(diǎn)的提取方法，而是將竹節(jié)看作一類紋理特征，設(shè)計更具有針對性的Gabor濾波器。將上面提出的兩種方法與前人

6、已有的方法進(jìn)行了比較實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了新方法的可行性和有效性。同時又將本文的方法應(yīng)用于指紋圖像局部紋線增強(qiáng)，獲得了較為滿意的效果。 3.研究了周期性紋理圖像上的突變特征表示方法，其中小波變換是最主要的方法之一?；谛〔ㄗ儞Q的突變特征提取就是借助變換對圖像的突變特征區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)；再采用閾值化操作分割突變特征區(qū)域。而最為重要也最影響提取效果的就是小波基的選取或設(shè)計。針對已有的小波基不能自適應(yīng)的反映待處理圖像特征的缺陷，本文結(jié)合小波方法和