Tamura纹理特征是一种描述图像纹理特征的方法。与传统的图像处理技术相比,Tamura纹理特征具有更加准确、全面、不受光线、噪声等因素影响的优势。 它最初是由Tamura在1970s年代提出的,通过对图像的灰度值分布、亮度特征、粗细特征、方向特征四个方面进行分析,将图像分为光滑、粗糙、粗糙+方向等三类,以此来描述图像的纹理特征。 2
纹理特征指的是从图像中提取出来的纹理信息,它通过对颜色和亮度的统计分析,表征了纹理的基本特征。一些纹理特征包括局部纹理二值模式(LBP)、格拉姆-沙诺尔算子(Gabor)和Haralick特征等,而Tamura纹理特征则是其中的一种。 二、Tamua纹理特征的计算 Tamua纹理特征主要包括三个部分:粗糙度、对比度和方向。其中,粗糙度描...
Tamura纹理特征的六个分量对应于心理学角度上纹理特征的六种属性,分别是粗糙度(coarseness)、对比度(contrast)、方向度(directionality)、 线像度(linelikeness)、规整度(regularity)和粗略度(roughness)。其中,前三个分量对于图像检索尤其重要 代码比较好的发现新浪芮萌同学的博客,详细介绍了这六个维度的实现。 Tamura纹...
Tamura纹理特征是由日本学者Toshio Tamura提出的,它主要包括三个方面的特征:粗糙度(coarseness)、方向性(contrast)和对比度(directionality)。粗糙度描述了图像中细节的紧密程度,方向性描述了图像中结构的方向性,对比度描述了图像中明暗变化的对比度。 使用Python提取Tamura纹理特征 在Python中,我们可以使用mahotas库来提取...
一般纹理特征有两种表示方法:(1)共生矩阵;(2)Tamura纹理特征: 二、灰度共生矩阵 1.空间灰度共生矩阵 灰度共生矩阵就是从N×N的图像f(x,y)的灰度为i的像素出发,统计与i距离为δ=(dx2+dy2)^1/2,灰度为 j的像素同时出现的概率P(i,j,δ,θ)。用数学表达式则为: ...
Tamura纹理特征 coarseness.m %graypic为待处理的灰度图片,2^kmax为最大窗口 function Fcrs=coarseness(graypic,kmax) %获取图片大小 [h,w]=size(graypic); %平均灰度值矩阵A A=zeros(h,w,2^kmax); %计算有效可计算范围内每个点的2^k邻域内的平均灰度值 for i=2^(kmax-1)+1:h-2^(kmax-1) for ...
改进Tamura纹理特征的图像检索方法
Keywords:localbinarypattern;fabric;Tamuratexturefeatures;conjugategradientBPalgorithm 摘 要:为了找出织物在生产过程中易产生疵点的类型,并反馈到生产工序中以提高织物质量,提出一种基于局 部二进制模式与Tamura纹理特征方法相结合的织物疵点分类算法。该算法主要完成的任务是对织物特征向量 ...
针对Tamura方向度纹理特征计算时直方图峰值难以确定的问题,本文提出了采用改造后的旋转不变边缘方向直方图代替方向度纹理特征;针对粗糙度纹理特征不能充分反映图像上纹理基元尺寸的大小分布的问题,提出了采用粗糙度直方图代替粗糙度的特征表达方式.实验表明,改进后的Tamura纹理特征易于获取,包含图像更多的信息,显著地提高了.....