紋理旋轉(zhuǎn)不變性描述及分類研究

1、精品紋理旋轉(zhuǎn)不變性描述及分類研究中文摘要紋理分析，作為計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理中的一個(gè)基本問題，在過去的兒十年中已經(jīng)獲得了長足的發(fā)展。不變性紋理分析則是其中的一個(gè)前沿性課題，是紋理分析中的重點(diǎn)。紋理不變性分析在許多實(shí)用領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，如:基于內(nèi)容的圖像檢索、遙感圖像分析、醫(yī)學(xué)圖像分析、生物特征識別以及LI標(biāo)識別等領(lǐng)域，相關(guān)的研究雖然在過去的兒十年中得到了長足的發(fā)展，但是其識別精度、效率仍不能滿足實(shí)際中的要求，所以仍然需要進(jìn)一步的研究。本文對紋理做了全面的概述，從不同角度給出紋理的定義，概述了紋理研究的現(xiàn)狀，介紹了一些常用的不變紋理分析方法，從基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于模型的方法、基于結(jié)構(gòu)化的方法和基

2、于頻域，空間的方法四個(gè)方面進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。后面給出了旋轉(zhuǎn)不變紋理特征的提取的兩種方法，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本論文主要工作如下：，、本文提出并實(shí)現(xiàn)了一種新的基于，變換和，變換的紋理旋轉(zhuǎn)不變性分析描述方法。本方法首先對紋理圖像作，變換，然后再對其作傅立葉變換并取模，從而得到不變特征。在，變換過程中，紋理圖像的旋轉(zhuǎn)被轉(zhuǎn)換為角度方向上的平移。在計(jì)算，變換時(shí)選擇圖像上的一個(gè)圓形區(qū)域;然后，再對其做，變換，通過對得到的頻譜圖像取模，因其模具有平移不變性從而消除了平移影響，獲得了紋理旋轉(zhuǎn)不變特征描述。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法的可行性以及良好的魯棒性。，、本文針對LI前流行的小波分析方法，在原有模型的基

3、礎(chǔ)上進(jìn)行了學(xué)習(xí)，并和我們提出的，力變換的方法進(jìn)行了比較。算法的思想就是通過極坐標(biāo)變換，將笛卡爾坐標(biāo)系下圖像的旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換為基座標(biāo)系下圖像的平移，然后對圖像進(jìn)行自適應(yīng)行平移不變小波包分解，再對各分解子帶進(jìn)行特征提取，最終得到圖像的旋轉(zhuǎn)不變特征。實(shí)驗(yàn)表明這種方法是有效的，而且對噪聲具有較好的魯棒性。總之，不變性紋理分析是紋理分析中的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題，而旋轉(zhuǎn)不變性分析則是其中的一個(gè)難點(diǎn)問題，本文提出了一種新的基于，啦和，變換的紋理旋轉(zhuǎn)不變性識別方法，該方法具有良好的識別效果和魯棒性，希望本文的工作能對以后的旋轉(zhuǎn)不變性紋理分析的研究起到一定的推動(dòng)作用。關(guān)鍵詞:紋理分析，旋轉(zhuǎn)不變，變換，變換極坐標(biāo)變換，

4、小波變，一撕柚，），勺力他Wh,，,yyyyyyyy，兀萬，,咖G,>>,>,»>»»>,>,，»»»»»）,>,）»>>,）>>>,）»>>J馬,，,，（,?»»j,iffi、yyy9，4，），），"i,，,2，,，9）,ILL，y,'（五i>>>>yy,，,?,2,，>，,，白一一），），呼 L,，岱S>,力 【I，Wi,刃 y y y

5、»,）»） ， »）,»,）,-JTI(,?刃食壬I ,、）yyyyyyyy ，w&,¥ *,】I、匕,，詢才，9，yyyyyyyyyy,仙謝仃月由，,Ittl),)(，v > 9 »99) v> 力口'），）譏，）加!»）,）»,），舟，iSfi，一，（，,，? ”拍，夕，一，彳丁一?F拍，勺lii, ,> >yi, Mil,、,曲y y yy , ，） ''''''''''''

6、'''''''''''' 彳?。?, （，）y ' y y y yy v隹也，夠，仃，,）,），耐一，仃）,）?啪，），木，隹 口， 2， 一 ，由，），»>, ,>,）» ,，''J、'，Ao（1A19 ，）,>，yyyyyyyyyyy ）>3,也'''''''''''''''''/，,）

7、19 9 9 9 9,），）>,）,（）,2, J'''''''''八 ，'> y '）,）,，），），彳?。ゝtH隹八，,，”八1>）,（，Ajyj,，yyyyyyyy),，yy>WJWA,彳丁Ofifl.,，»，'，'，) . »»> (,>>>>幣，（，,，"日，印，白，）'''''''5til,，00幣一一一一一（，y，一一一一一一

8、ihH.,yyyyyyyyy,ift,It,Er,，），,，,，,，"yyyyI，ytti，），才I,，,，），）八一一一，一彳丁，八【一，,，）女JJJJJJJJJJJ（JJ,，）,）,1）,iW,yjfeH.,一彳丁覦，®1仃趾，向加嗚，仃蝌，仃，獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝之處外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得參盜盤登或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。一虢翟啼?簽字占期:

9、炒夕年男日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解茉卷盤堂有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。特授權(quán)墨盜盤堂可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，并采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編以供查閱和借閱。同意學(xué)校向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)說明）一躲籀珞占新簽名：那山簽字，期：？棚夕年易月，礦日簽字嘲：，“月？日第一章緒論第一章緒論，（，研究背景、的和意義圖像分析是當(dāng)今訃算機(jī)科學(xué)中最具有前景的領(lǐng)域之一，它是隨訃算機(jī)技術(shù)發(fā)展起來的一個(gè)新興的汁算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域。在對遙感圖像和醫(yī)學(xué)圖像的分析和處理中訃算機(jī)圖像處理技術(shù)開始迅速發(fā)展起來。人們可

10、以通過衛(wèi)星遙感或航空遙感得到地面資源的圖像以完成各種任務(wù)，如:農(nóng)作物面積和產(chǎn)量估計(jì)、水利資源勘探和管理、礦物和石油勘探、土地合理利用、城市設(shè)計(jì)、軍事LI標(biāo)監(jiān)視、環(huán)境保護(hù)等。隨著對圖像的深入研究，對圖像中的紋理的研究也逐漸開展起來。紋理分析是訃算機(jī)視覺和數(shù)字圖像處理中的一個(gè)重要的研究課題，它研究的最終LI的就是希望計(jì)算機(jī)能夠模擬人類的知覺系統(tǒng)對外部世界的感知能力，也就是要求計(jì)算機(jī)能夠“感知：世界。從紋理分析的發(fā)展過程我們可以看到，它是隨著視覺理論發(fā)展而逐步發(fā)展的，反過來，紋理分析的不斷進(jìn)步乂可以為視覺理論的研究提供事實(shí)依據(jù)，促進(jìn)了視覺理論的向前發(fā)展。從圖，（，我們可以看到，向上，紋理分析可以促進(jìn)

11、人眼視覺理論的發(fā)展，為人眼視覺理論提供事實(shí)依據(jù)；向下，紋理分析可以用于圖像檢索、遙感圖像分析、醫(yī)學(xué)圖像分析、軍事、安全、目標(biāo)識別等。圖，（，紋理分析的應(yīng)用山于紋理特征是一種不依賴于顏色或亮度的反映圖像中同質(zhì)現(xiàn)象的視覺特笫一章緒論征，它是所有物體表面的內(nèi)在特性，包含了物體表面結(jié)構(gòu)組織排列的重要信息以及他們與周圉環(huán)境的聯(lián)系，因而紋理特征在基于內(nèi)容的圖像檢索中得到了廣泛的應(yīng)用。用戶可以通過提交包含有某種紋理的圖像來查找含有相似紋理的其它圖像。對紋理圖像特征的研究可以用來識別LI標(biāo)，紋理是LI標(biāo)的一種重要特性，在LI標(biāo)分類和識別中有很廣泛的應(yīng)用前景。在實(shí)際應(yīng)用中，我們很難保證圖像是從相同的視點(diǎn)獲取的（

12、例如，具有相同的平移量、旋轉(zhuǎn)角度和尺度變化），經(jīng)常發(fā)生的則是視點(diǎn)的改變。另外，從人類認(rèn)知學(xué)的角度和我們自己的感知經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，給定一幅紋理圖像，無論它在平移、旋轉(zhuǎn)、尺度還是在仿射變換下如何改變，對一個(gè)觀察者來說，總是感覺到這幅圖像具有相同的紋理特性。也就是說人的視覺感知系統(tǒng)具有視覺不變性。這一點(diǎn)己經(jīng)被認(rèn)知學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的科研_L作者們所普遍認(rèn)可。因此，無論從理論上講還是從實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，紋理分析都應(yīng)具有視覺不變性，。由于紋理不變性分析的重要性，迄今為止，人們對他的研究已有，多年的歷史。在這期間，取得了一些重大成果，提出了許多紋理分析方法。對于旋轉(zhuǎn)不變性分析，在近年來也引起了越來越多的人的關(guān)注，發(fā)

13、表了大量的文獻(xiàn)和著作，提出了許多識別方法【，。】。盡管做了大量的工作，但是對于紋理旋轉(zhuǎn)的不變性識別，仍然存在識別率不夠高、算法復(fù)雜等問題。言了前，針對紋理旋轉(zhuǎn)的不變性識別研究仍然是圖像處理中的一個(gè)重點(diǎn)課題，我們的LI標(biāo)就是尋找，些具有旋轉(zhuǎn)不變性的紋理特征和探索新的、有效的旋轉(zhuǎn)不變性紋理分析方法。本文正是為了解決這一問題，針對現(xiàn)在所提出的方法所存在的某些問題，希望提出一種新的有效的算法，能夠很好地解決旋轉(zhuǎn)紋理不變性識別。，（，研究的歷史沿革紋理是人類視覺的一個(gè)重要組成部分，它能為景象深度和表面取向提供線索。令人遺憾的是，迄今為止仍難以為紋理進(jìn)行適當(dāng)建模。山于紋理特征對模式識別和計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的

14、重要意義，紋理不變性分析越來越得到關(guān)注，在過去的三十年中進(jìn)行了一系列的研究工作，取得了重大的成果，提出了許多紋理的分析方法。這些方法大致可以分為四類，分別是基于紋理統(tǒng)計(jì)的方法、基于模型的方法、基于結(jié)構(gòu)的方法和基于空間，頻域的分析方法。其中統(tǒng)計(jì)分析方法廣泛應(yīng)用于紋理分析中，這種方法，般從灰度圖像中計(jì)算出灰度共生矩陣、對比度、自相關(guān)函數(shù)、矩、燔、以及均勻度等紋理特征。當(dāng)紋理基元很小并構(gòu)成微紋理時(shí)，統(tǒng)計(jì)方法比較有效；當(dāng)紋理基元很大時(shí)，結(jié)構(gòu)化方法比較有效。應(yīng)用結(jié)構(gòu)化的方法首先要確定基元的形狀和性質(zhì)，然后確定操作這些基元的規(guī)則。結(jié)構(gòu)化方法主第一章緒論要是研究紋理單元的兒何形態(tài)，如單元密度、面積、周長、偏

15、心度、方向、延伸度、幅度、緊支型、歐拉數(shù)、矩等?；谀Ｐ偷姆椒ㄊ且环N自底向上的紋理分析方法，這種方法將紋理描述為統(tǒng)計(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)物理學(xué)、信號分析、信息論等學(xué)科中相應(yīng)的概率模型、物理模型或一系列基函數(shù)的線性生成模型，然后用相應(yīng)的模型分析方法研究紋理特性。這種方法首先假設(shè)一個(gè)紋理模型，然后通過圖像區(qū)域估訃參數(shù)，當(dāng)模型正確時(shí)，則有該模型合成的圖像紋理與輸入的圖像紋理一致。最早進(jìn)行紋理研究的是，他從紋理的統(tǒng)計(jì)特征出手，采用紋理分割的方法，通過紋理圖片在一階統(tǒng)計(jì)、二階統(tǒng)訃其至更高階統(tǒng)計(jì)的相同或不同來研究紋理特性。紋理圖片可有不同灰度的象素點(diǎn)組成，相鄰象素點(diǎn)間的灰度差異構(gòu)成一階差異，相鄰象素間灰度差異的差異構(gòu)

16、成二階差異，其他階次依次類推。，年代，；，等人就提出了紋理特征的共生矩陣表示【，。該方法研究紋理的空間灰度級相關(guān)性。首先構(gòu)造一個(gè)基于方向和圖像象素點(diǎn)之間距離的共生矩陣，然后從中提取有意義的統(tǒng)計(jì)信息來表示紋理。許多其他研究人員沿此路線提出了該方法的擴(kuò)展方案。例如，和，（，研究了統(tǒng)計(jì)特征，在實(shí)驗(yàn)中得出能量、相關(guān)性、慣量和嫡是最有效的特型，。在人類紋理視覺感知心理學(xué)研究推動(dòng)下，等人從另一種角度研究紋理表示方法【，】。他們提出了視覺紋理的計(jì)算近似值，這在心理學(xué)研究中具有重要性。這六種視覺紋理屬性分別是粗糙度、對比度、方向性、似線性、規(guī)則性、光滑度。，均紋理表示法與共生矩陣表示法的主要區(qū)別在于，表示法中

17、的所有屬性都具有視覺上的意義而共生矩陣中的一些屬性并不具有視覺意義（例如嫡）。，年代初，【，】使用一種被稱為極譜圖的分析方法并把它用在了不變紋理分析上，極圖是一個(gè)定義在一個(gè)具有固定的幅值和可變的方向參數(shù)的偏移量的共生矩陣的基礎(chǔ)上的統(tǒng)訃函數(shù)，對紋理的粗糙度和方向比較敏感，但對圖像卻具有的天然的旋轉(zhuǎn)不變性。，（，；，【，】和，（，勘【，】在模擬大腦皮層細(xì)胞接收場外形時(shí)分別提出了高斯模型的一維和二維形式。，和提出了一種基于鄰域灰度級共生矩陣（,）的新方法，這種方法易于計(jì)算，而且具有旋轉(zhuǎn)不變性，和其它方法相比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也是是非常令人滿意。，年代初期，在引入小波變換并建立它的理論框架后，許多研究人員開始

18、研究在紋理表示方法中使用小波變換。，鯽，,和，評價(jià)了各種小波變換，他們發(fā)現(xiàn)，小波變換最符合人類的視覺特征川。小波分析因其突出的局域特性和多尺度特性而在紋理分析中大顯其能，其共同的缺點(diǎn)是訃算量大，不能滿足海量圖像檢索系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。，等人提出了小波系數(shù)直方圖索引技術(shù)？】。，和，采用從小波子帶中提取的統(tǒng)計(jì)值（均值和方差）表示紋理【，】【，】。這種方法，張，圖片集上實(shí)現(xiàn)了，的準(zhǔn)確率。，等人，和第一章緒論，等人【，】將小波變換與共生矩陣結(jié)合來利用基于統(tǒng)計(jì)和基于變換的紋理分析。，和，通過各種小波變換表示法，包括正交小波和二重正交小波變換、樹形小波變換以及，變換，評估了紋理圖像描述，發(fā)現(xiàn)，變換效果最好，

19、與人類視覺研究結(jié)果相匹配【，】。，和，對馬爾可夫隨機(jī)場、多通道濾波、分形和共生矩陣四種類型的紋理表示方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)共生矩陣法性能最優(yōu)【，。近兒年來基于多通道、多分辨率分析的算法受到廣泛的重視，如，濾波器【，以及小波空頻分析方法等。利用這些方法可以有效地對紋理圖像進(jìn)行特征提取和分割處理，基于多通道濾波提取圖像特征的分析和辨別圖像紋理的方法符合人眼視覺生理的特點(diǎn)，故它是紋理圖像分析的重要發(fā)展方向【，。，。盡管在紋理的研究方面作了大量的工作，但是，紋理分析仍然存在以下兒個(gè)問題【，】：（，）紋理的定義始終沒有解決。（，）紋理分析的方法很多，始終沒有一個(gè)非常有效的方法。（，）紋理分析應(yīng)該

20、具有視點(diǎn)不變性（旋轉(zhuǎn)不變性、平移不變性、放縮不變性和仿射不變性），這是紋理分析中的一個(gè)難題，目前也沒有找到一個(gè)非常有效的方法。本文將把重點(diǎn)放在紋理的旋轉(zhuǎn)不變性上進(jìn)行研究分析。，（，本文的主要貢獻(xiàn)和結(jié)構(gòu)迄今為止，雖然關(guān)于紋理旋轉(zhuǎn)不變性識別已經(jīng)提出了許多方法，但是具體到實(shí)際應(yīng)用中，卻很難有一種方法能夠真正滿足需要，與人類的視覺系統(tǒng)相比，仍有很多地方需要改進(jìn)，所以旋轉(zhuǎn)不變紋理分析仍然是模式識別中的，個(gè)難點(diǎn)問題，需要進(jìn)一步的研究。鑒于此，本文針對目前較為流行的研究方向，提出了基于，變換加，嘶變換的紋理旋轉(zhuǎn)不變識別方法和基于極坐標(biāo)變換加小波變換的紋理旋轉(zhuǎn)不變識別方法，最后根據(jù)相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)對比給出了兩種方法

21、的優(yōu)缺點(diǎn)。本文大體結(jié)構(gòu)如下：（，）笫二章對紋理作了全面的概述，從不同角度給出了紋理的定義，并對已發(fā)表的不變紋理分析方法作了一個(gè)較為深入的概述，給出了方法的優(yōu)缺點(diǎn)，指出了其將來可能的發(fā)展研究方向。（，）第三章提出了基于，變換和，變換的旋轉(zhuǎn)不變紋理識別方法，該方法從理論上很好的將紋理的旋轉(zhuǎn)變量經(jīng)過兩次變換后轉(zhuǎn)化為恒量，進(jìn)而獲得不變紋理特征，并通過相應(yīng)的分類器進(jìn)行識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也說笫一章緒論明了本方法的可行性以及算法比較好的魯棒性。（，）第四章使用基于極坐標(biāo)變換和小波變換的辦法來獲得紋理旋轉(zhuǎn)不變特征。以圖像的極坐標(biāo)變換為基礎(chǔ)，通過極坐標(biāo)變換將旋轉(zhuǎn)圖像轉(zhuǎn)換為旋轉(zhuǎn)不變行平移圖像，然后通過適應(yīng)性行移不變小

22、波包分解得到旋轉(zhuǎn)不變小波系數(shù)，最后通過計(jì)算其每個(gè)邊帶小波系數(shù)的能量特征來獲得圖像的旋轉(zhuǎn)不變特征，實(shí)驗(yàn)取得了非常好的效果。（，）笫五章對這兩種方法作了總結(jié)，分析了這兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并對以后的工作給出自己的看法。笫？章紋理不變性分析概述第二章紋理不變性分析概述，（，引言在人類所接觸的自然世界中，充斥著各種各樣的物體。各種物體形態(tài)都表現(xiàn)出一定的紋理特性，可以說，紋理無處不在。紋理是構(gòu)成現(xiàn)實(shí)世界的一個(gè)基本要素，從多光譜衛(wèi)星圖片到細(xì)胞組織的圖像都可以看到紋理的存在（如圖，所示）。同時(shí)，人類的認(rèn)知系統(tǒng)對外部世界的感知也極大地依賴于物體所表現(xiàn)出的評峽I®裕且蛭辛蘇J蕪?評碩畔?攀溝夢頤悄苑磺鶉裁

23、詞鞘罰裁詞悄就罰荒睦錨嗆米叩穆罰男？遣緩米叩穆貳，梢運(yùn)擔(dān)評硝畔?僑死曖鮮妒瀾名昆幕，蔽評眨哂形錢搴捅薯媾泳珪枷竦奶IS裕評硼侗鶻奈侍庖簿褪且恢直冉細(xì)叢擁耐枷裕侗鵲侍棵屹私杏泄匚評淼難芯慷越沂救說耐枷禳良疲約案釗并芯咳說男畔?庸乜剖羌欣礪奐壑檔摹?圈圜園陵，?，？鬻鬻熏翼？?圖，各種各樣的紋理圖像對紋理的感知是人類知覺系統(tǒng)賴以認(rèn)識世界的重要因素，這一點(diǎn)己經(jīng)成為認(rèn)知科學(xué)和訃算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的普遍共識。隨著對訃算機(jī)認(rèn)知科學(xué)和人工智能研究的不斷深入，訃算機(jī)視覺和圖像處理等分支得到了長足的發(fā)展。計(jì)算機(jī)正在逐步具有感知周圍的視覺世界、進(jìn)而了解它的組成和變化規(guī)律的能力。紋理，作為一種廣泛存在的圖像模式，自然成為

24、訃算機(jī)視覺和國像處理的重要研究課題。從汁算機(jī)視覺的產(chǎn)生開始，紋理分析就引起了科研工作者的注意，迄今為止（人們對他的研究已有，多年的歷史。在這期間（發(fā)表了大量的論文和著作，提出了許多紋理分析方法，大致可分為基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于模型的方法、基于結(jié)構(gòu)的方法和基于空間，頻域的方法。其中，有許多方法已經(jīng)成功地應(yīng)用到了實(shí)用的第二章紋理不變性分析概述領(lǐng)域，如：言丁標(biāo)識別、遙感圖像分析、醫(yī)學(xué)圖像處理、基于生物特征的身份鑒定和圖像檢索等。，（，紋理概述，（，（，紋理的定義山于紋理的屬性太復(fù)朵，而且人們對紋理的感受是與心理效果相結(jié)合的，所以用語言和文字來描述常常很困難，言了前尚無正式的（或者說一致的）定義，：。一些典型的定義如下，岡!|：（,）紋理是通過宏觀區(qū)域來表現(xiàn)的，紋理呈現(xiàn)的結(jié)構(gòu)性是由于基本模式的出現(xiàn)所引起。模式由基本元素或基本單元構(gòu)成，并按一定的放置規(guī)則在空間進(jìn)行排列？，；（，）如果圖像內(nèi)區(qū)域的局域統(tǒng)訃特征或其他一些圖像的局域?qū)傩宰兓徛虺式浦芷谛宰兓?，則可稱為紋理；（，）紋理通過基元的個(gè)數(shù)和類型以及它們在空間的排列關(guān)系進(jìn)