54、图像区域描述与纹理分析技术详解

于 2025-11-17 11:01:27 发布
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分类专栏： 数字图像处理实战 文章标签： regionprops 纹理分析 统计方法
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图像区域描述与纹理分析技术详解

1. 区域描述符计算函数 regionprops

在图像处理中，区域描述符是描述图像中各个区域特征的重要工具。 regionprops 函数是计算区域描述符的主要工具，其语法如下： 

o = regionprops(L, properties)

其中， L 是一个标签矩阵， o 是一个长度为 max(L(:)) 的结构体。结构体的字段表示每个区域的不同测量值，由 properties 参数指定。 properties 参数可以是逗号分隔的字符串列表、包含字符串的单元格数组、单个字符串 'all' 或字符串 'basic' 。

1.1 有效属性字符串及解释

有效字符串 解释
'Area' 区域内像素的数量
'BoundingBox' 定义包含区域的最小矩形的 1X4 向量，格式为 [ul_corner width] ，
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C++图像纹理分析技术与应用实例详解
weixin_42560991的博客
07-01 792
htmltable {th, td {th {pre {简介：本书详尽介绍了C++在图像处理领域的应用，尤其是纹理分析技术。纹理分析是计算机视觉和图像处理中的关键技术，用于识别图像中的模式和结构，广泛应用于医学成像、遥感图像分析等领域。通过丰富的VC++源码实例，本书指导读者如何在实际项目中进行纹理特征提取、模型建立、分类、合成和图像分割等。此外，书中还涵盖MFC库下的GUI创建，帮助开发者构建交互式图像处理应用程序，提高C++编程技能和理解纹理分析原理。
图像纹理特征提取与分析：GLCM及其实现
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07-24 817
GLCM是一种用于分析纹理特征的统计方法。一个灰度共生矩阵是通过计算图像中每对灰度值在特定的空间距离和角度下共同出现的频率来构建的。举例来说，若要构建一个距离为d，角度为θ的GLCM，我们首先需要遍历整个图像，并统计每对具有灰度值i和j的像素点在指定的距离和角度下出现的次数。熵是信息论中的核心概念，最初由克劳德·香农在1948年提出。在信息论中，熵用于度量信息量的不确定性。一个系统的信息熵越高，表示该系统内部的不确定性越大，信息量也就越多。
C#实现图像加水印与水印检测技术详解
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05-14 1303
图像水印是一种在数字图像中嵌入额外信息的技术，用以保护版权、标记所有权或添加注释，而不影响图像的视觉质量。它广泛应用于数字媒体领域，包括版权保护、信息隐藏、内容认证和多媒体索引等方面。可见水印，顾名思义，是指在图像或视频中直接可见的标记，它通常以文字、图形或者商标的形式出现在媒体内容上。它们可以明显地告知观众或读者媒体的所有权信息，防止未授权的使用或盗版行为。与可见水印不同，不可见水印是嵌入到媒体文件中但无法直接从视觉上被察觉的信息。它通常用于身份验证、内容完整性和防伪等方面。
图像处理之图像分割算法：区域生长：基于纹理的区域生长算法
kkchenjj的博客
07-27 988
区域生长算法是一种基于像素间相似性的图像分割方法。它从一个或多个种子像素开始，根据预定义的相似性准则，逐步将与种子像素相似的相邻像素合并到同一区域中。基于纹理的区域生长算法进一步利用纹理特征作为相似性准则，能够更准确地识别和分割具有复杂纹理的图像区域。纹理特征是图像分割中用于描述图像局部区域结构的重要属性。灰度级变化：图像中像素值的分布情况，可以使用灰度直方图或灰度共生矩阵来描述。方向性：纹理元素的方向信息，通过计算图像梯度或使用Gabor滤波器来获取。频率。
OpenCV图像融合技术详解与应用
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06-06 987
图像融合是将两个或多个图像信息结合在一起形成一幅新图像的过程，目的是获取更加丰富和准确的信息。在计算机视觉领域，它常用于提升图像的视觉效果、增强图像的细节以及改善后续处理的质量。图像融合可以分为多种类型，主要分类如下：像素级融合：在像素层面上直接进行图像数据的合并。特征级融合：在特征层面进行信息融合，例如融合特征点。决策级融合：基于像素级和特征级融合的结果，进行更高层次的决策。
人工智能图像识别技术实战与详解
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08-21 1334
图像识别是计算机视觉领域的一个核心问题，它涉及使计算机能够从图像或视频中识别和处理对象的任务。图像识别技术使得计算机能够模拟人类视觉系统对图像进行处理和理解，从而实现对图像内容的自动分类和辨识。通过算法对图像进行分析，计算机能够识别出图像中的特定模式、物体、场景甚至是人的面部表情。
全景图像自动拼接技术详解与实践
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08-01 1148
特征匹配技术在图像拼接中扮演着至关重要的角色，通过识别不同图像间的共同特征，为图像的对齐和融合奠定基础。特征匹配通常涉及以下几个步骤：首先是特征检测，通过该步骤提取图像中的关键点；其次是特征描述符的生成，这些描述符帮助表征特征点周围的局部区域；最后是基于描述符的匹配，旨在找到最相似的特征对。图像融合是将不同视角或不同时刻获取的图像信息进行有效整合，以获取更多细节或更加完整信息的过程。通过融合，可以减少图像信息的冗余，提高图像质量，增强图像的可用性。
Matlab数字图像处理技术与应用实战详解
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07-21 757
图像分割是数字图像处理中的一个基本步骤，它涉及到将图像分割成若干个互不相交的区域，这些区域具有相似的特征，如颜色、纹理、亮度等，从而简化图像，并为后续的图像分析提供便利。图像分割通常被视为一种从图像中提取有用信息的预处理步骤，其结果直接影响到图像分析的质量和准确性。要求图像分割技术应满足以下标准：准确性：分割后的图像应尽可能准确地表示原始图像中物体的边缘。鲁棒性：算法应能处理噪声、光照变化等图像质量的影响。完整性。
ORC图像识别技术详解与实践
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光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）技术是一种将印刷或手写文字转换为机器可读格式的过程，它通过扫描设备或者相机捕捉文字图像，然后利用软件分析文字的形状，并将其转换为电子文本。在当今数字化社会，OCR技术对于信息的自动化处理尤为重要，无论是在图书数字化、历史文档的存档、表单自动化处理、车牌识别，还是在移动设备上的实时翻译服务等众多场景中，OCR技术都扮演着不可替代的角色。
图像归一化技术与Matlab实现详解
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09-13 1202
图像矩的定义来源于数学中的矩概念，其基本形式如下：对于一幅灰度图像 $ f(x, y) $，其 $ (p + q) $ 阶矩定义为：其中 $ p, q \geq 0 $ 是整数。根据不同的阶次，图像矩可以分为以下几类：分类类型描述原始矩直接按照定义计算的矩，如 $ M_{pq} $中心矩以图像质心为参考点计算的矩，具有平移不变性归一化中心矩对中心矩进行尺度归一化处理，具有尺度不变性Hu不变矩。
22、图像特征提取与纹理分析技术详解
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本博客详细探讨了图像特征提取与纹理分析技术，涵盖矩相关的描述方法、纹理的基本概念与分析目标、结构方法（如傅里叶变换）、统计方法（如共生矩阵）以及组合方法（如SGF）。此外，还介绍了纹理分类与分割的常见方法，并探讨了未来发展方向，如多模态融合和深度学习在纹理分析中的应用。
图像形态学与纹理分析技术详解
# 图像形态学与纹理分析技术详解 ## 1. 形态学边缘检测 ### 1.1 Beucher梯度与形态学拉普拉斯算子 在图像处理中，Beucher梯度可用于近似梯度的绝对值，其公式为： \[ \|\text{grad } g\| + \text{const.} \approx ...
20、图像纹理特征提取与分析技术详解
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本博客深入详解了图像纹理特征提取与分析技术，涵盖了SIFT描述符的计算流程、结构纹理模型、变换纹理模型（如Gabor变换和小波变换）以及MPEG-7标准中的纹理描述符。文章还对比了不同技术的适用场景及优劣势，总结了其在内容基于图像检索（CBIR）等领域的应用价值。通过这些方法，可有效提升图像处理和计算机视觉任务中纹理特征提取与分析的精度与适应性。
图像分割与纹理分析技术详解
综上所述，《数字图像处理-杨淑莹-第七章图像分割及纹理分析.ppt》是一份系统讲解图像分割原理与纹理分析技术的教学资料，内容涵盖阈值分割、边缘检测、区域分割、分水岭算法、灰度共生矩阵、Gabor滤波器、小波变换...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
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