97、纹理分析：概念、特征与统计方法详解

纹理分析：概念、特征与统计方法详解

1. 纹理概述

纹理在图像分析中占据着重要地位，它涉及到图像中各种模式和特征的描述与分析。在多尺度分析中，除了常规的输出，还能获得额外的尺度输出 ( s(x, y) )。

纹理的描述方法多种多样，常见的有灰度差直方图、句法纹理描述等。灰度差直方图是一种考虑观察距离的统计图形。假设在距离 ( d ) 处观察图像 ( I )，灰度差直方图的值可表示为 ( |I(x, y) – I(s, t)| )，其中 ( (x – s)^2 + (y – t)^2 = d^2 )，( I(x, y) ) 和 ( I(s, t) ) 是图像中的两个像素。句法纹理描述则是通过局部形状或图像块的语法和变换规则来描述纹理，这种方法更适合对人造纹理进行建模。

纹理的分类也是纹理分析的重要内容。常见的分类方法是将纹理分为全局有序纹理、局部有序纹理和无序纹理。纹理分类是将图像分配到一组纹理类别中，这些类别通常由表达每个类别的训练集图像定义，利用纹理分类标准有助于进行纹理分割。纹理识别与纹理分类类似，而纹理匹配则是基于纹理描述的区域匹配。

纹理模型是纹理分析的理论基础，包括纹理建模、纹理模式和纹理模型等概念。纹理建模是生成表面颜色纹理和形状纹理的一系列技术，如纹理映射或凹凸映射，还可以对头发、皮肤等特殊类别进行建模，并且纹理可能随时间变化。纹理模式由纹理元素组成，而纹理模型则是一类纹理描述符的理论基础，例如线性滤波器响应的自相关、统计纹理描述或句法纹理描述。

常见的纹理模型有纹理统计模型、分形模型、生成模型和随机场模型等。纹理统计模型与统计方法相关，分形模型基于自相似性观察，适用于对自然纹理进行建模，但一般认为它不太适合表示局部图像结构。