图像纹理特征总体简述

Answer 1

纹理是图像中表征同质现象的视觉特征，它揭示了物体表面结构的周期性或缓慢变化属性。纹理特征的三个主要标志包括：
1. 纹理通过像素及其邻域的灰度分布来表现，这种局部纹理信息反映了图像中局部的灰度变化特征。
2. 纹理特征既体现了图像区域的全局属性，也描述了与景物表面性质相关的图像内容。然而，由于纹理仅表征物体表面特性，它不能完全揭示物体的本质属性。因此，仅依赖纹理特征无法获得高层次的图像内容理解。
3. 与基于像素点的颜色特征不同，纹理特征需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算，这使得它在模式匹配中具有区域性的优势，不会因局部偏差而影响整体匹配结果。
在检索纹理图像时，尤其是那些纹理粗细、疏密差异显著的图像，纹理特征是一种有效的工具。然而，当纹理差异细微时，常规纹理特征可能无法准确反映人眼观察到的差异，如水中的倒影或光滑金属表面的反射等非物体固有纹理，可能会对检索结果产生误导。
纹理特征的提取通常涉及设置一定大小的窗口，并从中获取纹理信息。但窗口的选择存在矛盾：窗口太小可能导致纹理内部的误分割，而窗口太大则可能在纹理边界区域产生误分割。
纹理特征描述方法可大致分为以下几类：
1. 统计方法：基于像素及其邻域的灰度属性，研究纹理区域的统计特性。典型的统计方法是灰度共生矩阵（GLCM），它基于图像的二阶组合条件概率密度，并提取出能量、惯量、熵和相关性等四个关键特征。尽管GLCM具有较好的鉴别能力，但其计算成本较高，且对像素级纹理分类存在局限性。
2. 几何法：建立在纹理基元理论基础上，通过分析纹理基元的重复排列来分析纹理特征。其中，Voronoi棋盘格特征法是该类方法中较为知名的一个。然而，几何法的应用和发展受到限制，后续研究较少。
3. 模型法：假设纹理是由参数控制的分布模型形成的，并从纹理图像的实现来估计模型参数，以参数为特征或采用分类策略进行图像分割。模型法的核心问题是模型参数的估计，主要包括随机场模型方法和分形模型方法。
4. 信号处理方法：基于时域、频域分析以及多尺度分析，对纹理图像区域进行变换后提取特征值，以表示区域内的一致性和区域间的差异性。经典算法包括灰度共生矩阵、Tamura纹理特征、自回归纹理模型、小波变换等。
5. 结构分析法：通过纹理基元的类型、数目以及基元之间的重复性来描述纹理，适用于分析具有规范关系的纹理基元。结构分析法强调纹理的规律性，因此更适合分析人造纹理，但对于自然纹理等不规则纹理的分析则受到限制。其典型算法包括句法纹理描述算法和数学形态学方法。
总体而言，统计方法、模型方法和信号处理方法在纹理特征提取的有效性上相较于几何法和结构分析法有显著优势，并已获得广泛认可。