圖像紋理分析及應(yīng)用（課堂PPT）

1、1圖像紋理分析及應(yīng)用2紋理 提到紋理，人們自然會(huì)立刻想到木制家具上的木紋、花布上的花紋等。木紋為天然紋理，花紋為人工紋理，它們反映了物體表面顏色和灰度的某種變化。這些變化與物體本身的屬性相關(guān)。345 有些圖像在局部區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)不規(guī)則性，而在整體上表現(xiàn)出某種規(guī)律性。習(xí)慣上，把這種局部不規(guī)則而宏觀有規(guī)律的特性稱之為紋理；以紋理特性為主導(dǎo)的圖像，常稱為紋理圖像；以紋理特性為主導(dǎo)特性的區(qū)域，常稱為紋理區(qū)域。紋理作為一種區(qū)域特性，在圖像的一定區(qū)域上才能反映或測(cè)量出來(lái)。678910111213141516171819紋理分析的原理 圖像紋理分析是指通過(guò)一定的圖像處理圖像紋理分析是指通過(guò)一定的圖像處理技術(shù)提取

2、出紋理特征參數(shù)技術(shù)提取出紋理特征參數(shù),從而獲得紋理從而獲得紋理的定量或定性描述的處理過(guò)程的定量或定性描述的處理過(guò)程 。20紋理分析的關(guān)鍵 21圖像紋理分析方法紋理分析方法統(tǒng)計(jì)分析法結(jié)構(gòu)分析法頻譜分析法模型分析法22統(tǒng)計(jì)分析法 統(tǒng)計(jì)分析方法：統(tǒng)計(jì)分析方法：主要是基于圖像像素的主要是基于圖像像素的灰度值的分布與相互關(guān)系，找出反映這灰度值的分布與相互關(guān)系，找出反映這些關(guān)系的特征?；驹硎沁x擇不同的些關(guān)系的特征?；驹硎沁x擇不同的統(tǒng)計(jì)量對(duì)紋理圖像的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行提取。統(tǒng)計(jì)量對(duì)紋理圖像的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行提取。 統(tǒng)計(jì)分析法中最常用的是統(tǒng)計(jì)分析法中最常用的是共生矩陣法共生矩陣法，另外，還有長(zhǎng)游程法。其中共生矩

3、陣又另外，還有長(zhǎng)游程法。其中共生矩陣又包括灰度共生矩陣（包括灰度共生矩陣（GLCM）和灰度）和灰度梯度共生矩陣。梯度共生矩陣。2324結(jié)構(gòu)分析法 結(jié)構(gòu)分析法：結(jié)構(gòu)分析法：是分析圖像紋理的結(jié)構(gòu)，從中獲是分析圖像紋理的結(jié)構(gòu)，從中獲取結(jié)構(gòu)特征。取結(jié)構(gòu)特征。 結(jié)構(gòu)分析法首先將紋理看成許多紋理基元按照結(jié)構(gòu)分析法首先將紋理看成許多紋理基元按照一定位置的規(guī)則組成，然后分兩步處理如下：一定位置的規(guī)則組成，然后分兩步處理如下： 該方法適用于規(guī)則和周期性紋理，實(shí)際中較少該方法適用于規(guī)則和周期性紋理，實(shí)際中較少采用采用紋理基元提取紋理基元推論紋理基元位置規(guī)律25 該方法主要基于濾波器理論。包含了傅里葉變換該方法主要

4、基于濾波器理論。包含了傅里葉變換法，法，Gabor變換法，小波變換法。變換法，小波變換法。 傅里葉變換法傅里葉變換法 只能完成圖像的頻率分解，因而只能完成圖像的頻率分解，因而獲得的信息不是很充分。獲得的信息不是很充分。 Gabor變換法變換法 Gabor函數(shù)可以捕捉到相當(dāng)多的函數(shù)可以捕捉到相當(dāng)多的紋理信息，且具有極佳的空間紋理信息，且具有極佳的空間/頻域聯(lián)合分辨率因頻域聯(lián)合分辨率因此在實(shí)際中獲得了較廣泛的應(yīng)用。此在實(shí)際中獲得了較廣泛的應(yīng)用。 小波變換法小波變換法 該方法大體分金字塔形小波變換該方法大體分金字塔形小波變換法和樹形小波變換法。法和樹形小波變換法。2627模型分析法 模型法模型法認(rèn)為

5、一個(gè)像素與其臨域像素存在某種相互認(rèn)為一個(gè)像素與其臨域像素存在某種相互關(guān)系，這種關(guān)系可以是線性的，也可以是符合某關(guān)系，這種關(guān)系可以是線性的，也可以是符合某種概率關(guān)系的。種概率關(guān)系的。 模型法通常有模型法通常有自回歸模型、馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型、自回歸模型、馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型、Gibbs隨機(jī)場(chǎng)模型、分形模型隨機(jī)場(chǎng)模型、分形模型，這些方法都是用，這些方法都是用模型系數(shù)來(lái)表征紋理圖像，其關(guān)鍵在于首先要對(duì)模型系數(shù)來(lái)表征紋理圖像，其關(guān)鍵在于首先要對(duì)紋理圖像的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析以選擇到最適合的模型，紋理圖像的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析以選擇到最適合的模型，其次為如何估計(jì)這些模型關(guān)系。其次為如何估計(jì)這些模型關(guān)系。 這類方法存在著計(jì)算

6、量大，自然紋理很難用單一這類方法存在著計(jì)算量大，自然紋理很難用單一模型表達(dá)的缺點(diǎn)。模型表達(dá)的缺點(diǎn)。28圖像紋理分析的應(yīng)用 目前，圖像紋理分析在很多方面已經(jīng)有所目前，圖像紋理分析在很多方面已經(jīng)有所應(yīng)用。應(yīng)用。 例如基于二維超聲圖像紋理分析判斷例如基于二維超聲圖像紋理分析判斷HIFU凝固性壞死；圖像紋理分析技術(shù)在肝纖維凝固性壞死；圖像紋理分析技術(shù)在肝纖維化化CT圖像分析中的應(yīng)用；基于統(tǒng)計(jì)性的圖像分析中的應(yīng)用；基于統(tǒng)計(jì)性的SAR海洋紋理分析的方法；在紡織與皮革海洋紋理分析的方法；在紡織與皮革中的應(yīng)用等等。中的應(yīng)用等等。2930 以上研究都顯示了紋理分析技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像分析以上研究都顯示了紋理分析技術(shù)在

7、醫(yī)學(xué)圖像分析中的巨大的應(yīng)用前景，當(dāng)然要實(shí)現(xiàn)這些前景還存中的巨大的應(yīng)用前景，當(dāng)然要實(shí)現(xiàn)這些前景還存在許多問(wèn)題在許多問(wèn)題. 就目前階段，由于醫(yī)學(xué)圖像及其紋理的復(fù)雜性，就目前階段，由于醫(yī)學(xué)圖像及其紋理的復(fù)雜性，目前還不存在通用的適合各類醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行紋理目前還不存在通用的適合各類醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行紋理分析的方法，因而根據(jù)各類不同特點(diǎn)的醫(yī)學(xué)圖像分析的方法，因而根據(jù)各類不同特點(diǎn)的醫(yī)學(xué)圖像采取有針對(duì)性的最適合的紋理分析技術(shù)，就是當(dāng)采取有針對(duì)性的最適合的紋理分析技術(shù)，就是當(dāng)前研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)，這就要求我們對(duì)于一個(gè)具前研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)，這就要求我們對(duì)于一個(gè)具體的醫(yī)學(xué)圖像，應(yīng)先深入研究其特點(diǎn)、分布規(guī)律體的醫(yī)學(xué)圖像，應(yīng)先深入研究其特點(diǎn)、分布規(guī)律等，然后根據(jù)各自不同的特點(diǎn)，研究相應(yīng)的分析等，然后根據(jù)各自不同的特點(diǎn)，研究相應(yīng)的分析方法，才有可能取得較好的效果。方法，才有可能取得較好的效果。31 另外，在應(yīng)用某一種紋理分析方法對(duì)圖像另外，在應(yīng)用某一種紋理分析方法對(duì)圖像進(jìn)行分析時(shí)，尋求最優(yōu)的紋理特征與紋理進(jìn)行分析時(shí)，尋求最優(yōu)的紋理特征與紋理參數(shù)也是目前醫(yī)學(xué)圖像紋理分析中