19、图像纹理特征的感知与统计模型解析

图像纹理特征的感知与统计模型解析

在图像处理领域，纹理特征的分析至关重要，它能帮助我们理解图像的结构和内容。本文将详细介绍图像纹理特征的感知模型和统计模型，包括各种纹理特征的定义、计算方法及应用。

1. 感知模型的纹理特征

感知模型主要从人类对纹理的感知角度出发，定义了多种纹理特征，以下是具体介绍：

1.1 粗糙度（Coarseness）

粗糙度是最基本的纹理属性，与构成纹理的纹理元素（texels）的大小有关。粗糙纹理的纹理元素数量少但尺寸大，而精细纹理包含更多小尺寸的纹理元素。因此，粗糙纹理在较大区域内往往具有更均匀的灰度值。

Tamura提出的粗糙度计算方法如下：
1. 对于大小为 (2^k \times 2^k)（(k = 0, 1, \cdots, 5)）的邻域窗口，计算每个像素的平均值。
2. 在每个窗口大小下，对于每个像素，计算该像素在水平和垂直方向上非重叠平均值对之间的绝对差值 (E_k(x, y))。
3. 对于每个像素，找出使差值 (E_k(x, y)) 最大的窗口大小，并将最佳大小 (S_{best}(x, y) = 2^k)。
4. 最终，将 (S_{best}(x, y)) 在整个图像上的平均值作为图像的粗糙度 (F_{crs})。

1.2 对比度（Contrast）

对比度与图像的质量相关，用于区分具有相同结构但不同灰度级的纹理。Tamura假设了四个影响对比度的因素：
- F1. 灰度级的动态范围
- F2. 灰度级直方图上黑白分布的极化或黑白区域的比例
- F3. 边缘的清晰度
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