纹理分析已在各个阶段被纳入影像组学工作流程。在预处理阶段,可以根据每个区域的纹理特性将图像分割为连续区域;在特征提取和分类阶段,纹理特征可以为分类或识别对象提供依据。 特征提取 统计、基于变换和基于结构的纹理评估是描述纹理的三种主要方法(表1)。纹理的统计特性基于纹理评估,作为产生ROI的灰度统计特性的度量。这...
然而,为了更好的对图像分析,一般常用由共生矩阵产生的纹理描述符,比如:二阶矩,对应图像的均匀性或平滑性;熵,给出图像内容随机性的度量;对比度,反应紧邻像素间的反差等。 1.2. 基于能量的纹理描述符 通过利用模板(也称核)计算局部纹理能量可以获得灰度变化的信息,如果设图象为I,模板为M1, M2, …, MN,则卷积 J...
细节纹理是指中高空间频率的图像内容,比如树叶、草和织物。任何高频纹理特征的空间尺寸小于通过非线性噪声处理和彩色滤波器阵列(CFA)插值算法评估为边缘的尺寸范围。也可以理解为在图像场景中物体的纹理细节展现,是评判图像质量优劣的标准之一。若图像细节纹理丢失也意味着图像在密集纹理处丢失了部分高频信息。 细节纹理有...
多数基于纹理分析的机器视觉应用使用纹理分类器(Texture Classifier)进行检测。纹理分类器可通过对无缺陷的标准样本目标进行学习获得,其中包含样本的纹理特征信息。检测时,算法会将被测目标中的纹理特征与纹理分类器中的特征信息进行匹配,并将不能接受的区域标识为缺陷。
纹理分析(共19张PPT)纹理分析 第九章 提到纹理，人们自然会立刻想到木制家俱上的木纹、花布上的花纹等。木纹为天然纹理，花纹为人工纹理，它们反映了物体表面颜色和灰度的某种变化。这些变化与物体本身的属性相关。有些图像在局部区域内呈现不规则性，而在整体上表现出某种规律性。习惯上，把这种局部不规则而宏观有...
如今,纹理分析是许多任务的重要组成部分,从医学影像到遥感,也被用于大型图像数据库的内容查询。 在工业检测中,当现有的技术无法解决的时候,纹理分析是一个强大的工具。让我们以木材制造为例,在这种情况下,不使用纹理分析很难检测裂纹。 纹理检测还用于对地毯进行...
简介:LabVIEW纹理分析(基础篇—9) 纹理(Texture)是物体表面固有的特征之一。目前对于纹理尚无正式的定义,但一般认为它是由许多相互连接且常周期性重复的单元构成。与灰度特征不同,纹理不是基于单个像素点的特征,它通常与图像的尺度关系密切,且具有区域性和统计特征。
图像纹理特征主要是指图像的局部特征,是在图像中反复出现的局部模式及其排列规则,图像中某一位置的纹理特征与该位置周围的灰度值变化规律密切相关;同时,纹理特征也是一种全局特征,可以用来描述图像或图像区域所对应景物的表面性质。纹理分析是指通过一定的图像处理技术提取出...
计算纹理特征的标准HALCON算子是gen_cooc_matrix，其生成一个图像的灰度共生矩阵。其他特征相关算子是entropy_gray，来计算图像的熵或者非均向性，这些计算是在原始图像上计算的。在滤波完成后，用一个阈值，来决定特征的数量，灰度强度。第一个例子 作为基本概念的例子，其阐明了纹理分析是怎样对纹理图像进行分割的，而...