图像纹理特征提取方法综述
图像纹理算法综述
第14卷 第4期2009年4月
中国图象图形学报JournalofImageandGraphics
Vo.l14,No.4
Apr.,2009
图像纹理特征提取方法综述
刘 丽
匡纲要
(国防科技大学电子科学与工程学院,长沙 410073)
摘 要 纹理是一种重要的视觉线索,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理分类与分割是图像处理领域一个经久不衰的热点研究领域,纹理特征提取作为纹理分类与分割的首要问题,一直是人们关注的焦点,各种纹理特征提取方法层出不穷。在广泛文献调研的基础上,回顾了纹理特征提取方法的发展历程,分析了其研究现状,对纹理特征提取方法进行了较为全面的综述,对其进行分类和比较,最后给出了纹理研究领域的主要发展趋势。关键词 图像纹理 纹理特征提取 灰度共生矩阵 马尔可夫随机场 分形 小波 Gabor滤波器 自回归模型中图法分类号:TP391 41 文献标识码:A 文章编号:1006 8961(2009)04 0622 14
OverviewofImageTexturalFeatureExtractionMethods
LIUl,iKUANGGang yao
(CollegeofElectricalScienceandEngineering,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073)
Abstract Textureisanimportantvisualcue Itwidelyexistsinimagesandishardtodescribe Textureclassificationandsegmentationisahotresearchfieldinimageprocessing Duetoitsimportanceintextureclassificationandsegmentation,texturefeatureextractionhasreceivedconsiderableattentionduringthepastdecadesandnumerousapproacheshavebeenpresentedintheliterature Basedonextensiveinvestigationofexistingarticles,
thedevelopmenthistoryandcurrent
challengesoftexturefeatureextractionmethodsarereviewedindetails First,acomprehensiveoverviewoftexturefeatureextractionmethodsispresentedinthispaper Then,classificationandcomparisonsoftexturefeatureextractionmethodsaregiven Atlast,conclusionsandfuturedevelopmentoftexturefeatureextractionarediscussed Keywords
magetexturei,
texturefeatureextraction,
grayLevelco occurrencematrix,markovrandomfield,
fracta,l
wavelet,Gaborfilter,autoregressivemodel
割问题一直是人们关注的焦点,涉及模式识别、应用
1 引 言
纹理是一种重要的视觉线索,是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理分析技术一直是计算机视觉、图像处理、图像分析、图像检索等的活跃研究领
域。纹理分析作为诸如上述应用的基础性研究领域之一,其研究内容主要包括:纹理分类和分割、纹理合成、纹理检索和由纹理恢复形状如图1所示。这些研究内容的一个最基本的问题是纹理特征提取。
作为纹理研究的主要内容之一,纹理分类与分
收稿日期:2007 10 08;改回日期:2007 12 27
数学、统计学、神经生理学、神经网络等多个研究领域。纹理特征提取是成功进行图像纹理描述、分类与分割的关键环节,因为提取的纹理特征直接影响后续处理的质量。在具体纹理特征提取过程中,人们总是先寻找更多的能够反映纹理特征的度量,然后通过各种分析或变换从中提取有效的特征用于纹理描述和
分类。纹理特征提取的目标是:提取的纹理特征维数不大、鉴别能力强、稳健性好,提取过程计算量小,能够指导实际应用。鉴于纹理特征提取的重要性,至少半个世纪以前,人们开始探索图像纹理特征提取方
第一作者简介:刘 丽(1982~ ),女。国防科技大学电子科学与工程学院信息与通信工程专业在读博士。主要研究方向为遥感信息处理。E mai:lfeiyunly@ihotmail com
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