19、图像纹理特征分析与计算方法

图像纹理特征分析与计算方法

在图像处理领域，纹理特征是描述图像的重要属性，它能够反映图像表面的结构信息。本文将详细介绍几种常见的纹理特征及其计算方法，包括感知模型和统计模型下的不同特征。

1. 感知模型下的纹理特征

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。

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）的大小相关。在粗糙纹理中，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。粗糙纹理在较大区域内往往具有更均匀的灰度值，它主要是宏观纹理的属性。

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，计算其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程度或黑白区域的比例。
- F3：边缘的清晰度。
- F4