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第九章 纹理分析 § 9.1、引言 § 9.2、统计法 § 9.3、自相关函数方法 § 9.4、傅立叶频谱分析法 § 9.5、灰度共生矩阵法 § 9.6、纹理的句法结构分析法 遥感信息工程学院* 纹 理 分 析 第 九 章 单击此处编辑母版文本样式 第二级 第三级 第四级 第五级 * 遥感信息工程学院 * 第三章 判别函数确定性分类器 9.1 引言 一、 纹理特征 纹理(Tuxture)一词最初指纤维物的外观。字典中对纹理的定义是“由紧密的交织在一起的单元组成的某种结构”。习惯上，把图像中这种局部不规则的，而宏观有规律的特性称之为纹理。因此，纹理是由一个具有一定的不变性的视觉基元，通称纹理基元，在给定区域内的不同位置上，以不同的形变及不同的方向重复地出现的一种图纹。 人工纹理是某种符号的有序排列， 这些符号可以是线条、点、字母等，是有规则的。自然纹理是具有重复排列现象的自然景象，如砖墙、森林、草地等图案，往往是无规则的。 9.1 引言 砖墙、布、云、动物皮毛、乱草、树叶 常见纹理图案： 9.1 引言 (a) (b) 图： 人工纹理与自然纹理 (a) 人工纹理； （b）自然纹理 9.1 引言 二、 纹理分析方法 1、统计分析方法 凭人们的直观影响，即从图像有关属性的统计分析 出发，统计纹理特征。 2、结构分析方法 从图像结构的观点出发，则认为纹理是结构。纹理 分析应该采用句法结构方法，力求找出纹理基元，再 从结构组成探索纹理的规律或直接去探求纹理构成的 结构规律。 三、 纹理描述和度量方法 1、统计法 2、结构法 3、频谱法 统计法是利用灰度直方图的矩来描述纹理的，可分为灰度差分统计法和行程长度统计法。 1. 灰度差分统计法 设(x, y)为图像中的一点，该点与和它只有微小距离的点(x+Δx, y+Δy)的灰度差值为 gΔ称为灰度差分。设灰度差分的所有可能取值共有m级，令点(x, y)在整个画面上移动，累计出gΔ(x, y)取各个数值的次数， 由此便可以作出gΔ(x, y)的直方图。由直方图可以知道gΔ(x, y)取值的概率pΔ(i)。 当采用较小i值的概率pΔ(i)较大时，说明纹理较粗糙；概率较平坦时，说明纹理较细。 9.2 统计法 该方法采用以下参数描述纹理图像的特征：  （2） 角度方向二阶矩: （3） 熵: （4）平均值: 在上述公式中，pΔ(i)较平坦时(纹理较细)， ASM较小，ENT较大；若pΔ(i)分布在原点附近，则MEAN值较小。 （1） 对比度： 9.2 统计法 2. 行程长度统计法 设点(x , y)的灰度值为g，与其相邻点的灰度值也可 能为g， 统计出从任一点出发沿θ方向上连续n个点都 具有灰度值g这种情况发生的概率，记为p(g, n )。在 同一方向上具有相同灰度值的像素个数称为行程长度。 由p(g, n)可以定义出能够较好描述纹理特征的如下参 数：  （1） 长行程加重法： 9.2 统计法 当行程长时，LRE大。 （2） 灰度值分布： （3）行程长度分布： （4）行程比： 式中，N2为像素总数。 9.2 统计法 当灰度行程等分布时，GLD最小；若某些灰度出现多，即灰度较均匀，则GLD大。 当灰度各行程均匀，则RLD小，反之像素灰度行程长短不均匀，则RLD大。  纹理常用它的粗糙性来描述。例如，在相同的观看条件下， 毛料织物要比丝织品粗糙。粗糙性的大小与局部结构的空间重复周期有关，周期大的纹理粗，周期小的纹理细。这种感觉上的粗糙与否不足以定量纹理的测度，但可说明纹理测度变化倾向。即小数值的纹理测度表示细纹理，大数值纹理测度表示粗纹理。 用空间自相关函数作纹理测度的方法如下： 9.3 自相关函数方法 设图像为f (m, n)，自相关函数可由下式定义： 上式是对（2w+1）×(2w+1)窗口内的每一个像素点（j ,k）与偏离值为ε, η=0, ±1, ±2, …, ±T的像素之间的相关值进行计算。一般纹理区对给定偏离（ε, η）时的相关性要比细纹理区高，因而纹理粗糙性与自相关函数的扩展成正比。自相关函数扩展的一种测度是二阶矩， 即： 9.3 自相关函数方法 纹理粗糙性越大则T就越大。 付立叶功率谱纹理分析法的基本思想： 付立叶变换： 功率谱： 功率谱的径向分布与图像f(x,y)空间域中的纹理的粗细程度有关。对于稠密的细纹理，功率谱沿径向的分布比较分散；对于稀疏的粗纹理，功率谱往往比较集中于原点附近；对于有方向性的纹理，功率谱的分布将