兩類紋理分類方法的比較.pdf

1、紋理是構(gòu)成現(xiàn)實(shí)世界的基本要素，充斥著人類生活的各個(gè)方面，對(duì)紋理的感知是人類知覺系統(tǒng)賴以認(rèn)識(shí)世界的重要因素。隨著對(duì)計(jì)算機(jī)認(rèn)知科學(xué)和對(duì)人工智能研究的不斷深入，計(jì)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，自然成為計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理的重要研究課題。 對(duì)紋理的研究有兩個(gè)目的：一個(gè)是研究紋理的觀賞特性，另一個(gè)是研究紋理圖像的特性，即紋

2、理分析。對(duì)計(jì)算機(jī)視覺來說，紋理是為了分割和識(shí)別場景或物體表面類型而產(chǎn)生的一種視覺標(biāo)記。目前紋理分析包含有五個(gè)主要的問題：紋理分割、紋理分類、紋理合成、從紋理恢復(fù)形狀和基于紋理的圖像檢索。 從本質(zhì)上講，紋理分類是根據(jù)圖像中各像素所處的不同區(qū)域，將它們歸至已知的不同類別的問題。這種處理模式和以往的圖像分割不同，因?yàn)榧y理的歸屬不僅僅和給定像素的灰度值有關(guān)，還和其周圍的灰度分布狀況密切相關(guān)。紋理分類可以看作由兩個(gè)子問題組成，即特征提取和

3、分類處理。其中，特征提取的方法可分為基于統(tǒng)計(jì)、基于模型和基于信號(hào)處理三類，常用的工具有共生矩陣、頻域分析和分形等。 本文研究了紋理圖像的特征形成特點(diǎn)并在此基礎(chǔ)上提出了一系列濾波器組參數(shù)選擇準(zhǔn)則，其目的是采用盡可能少的濾波器來進(jìn)行紋理特征提取，并構(gòu)造具有最大類間可分離性、相關(guān)性、維數(shù)低的特征空間，簡化分類器設(shè)計(jì)的復(fù)雜度，在保持紋理分類效果的前提下提高紋理分類速度；我們還給出了濾波器響應(yīng)的兩種表示——紋理基元表示和區(qū)間直方圖表示，并

4、證明了這兩種表示是可以相互轉(zhuǎn)換的。 本文主要討論了基于紋理濾波器響應(yīng)表示的兩種分類器：(1)貝葉斯分類，建立在濾波器響應(yīng)的聯(lián)合概率分布函數(shù)(PDF)基礎(chǔ)之上，其中濾波器響應(yīng)是用紋理頻率直方圖表示的；(2)基于紋理基元頻率表示的最近鄰域分布比較分類；還包括分類器的設(shè)計(jì)思想和實(shí)現(xiàn)過程等問題，重要的還對(duì)這兩個(gè)分類器從理論上和實(shí)際應(yīng)用上進(jìn)行了比較，指出這兩種分類方法理論上是一致的，實(shí)驗(yàn)中他們的分類結(jié)果非常接近，都很好。 貝葉斯分

5、類首先從訓(xùn)練圖像中學(xué)習(xí)紋理濾波器響應(yīng)的類條件似然函數(shù)的聯(lián)合概率分布，通過對(duì)濾波器響應(yīng)的量化，而表示為直方圖。對(duì)新的圖像，先計(jì)算圖像象素的濾波器響應(yīng)，然后利用貝葉斯決策原理對(duì)其進(jìn)行紋理分類。最后，為了對(duì)整個(gè)圖像或圖像區(qū)域進(jìn)行分類，要假定象素是獨(dú)立的，即圖像后驗(yàn)概率是每個(gè)象素概率的乘積。 分布比較分類方法是從訓(xùn)練集中學(xué)習(xí)紋理基元頻率分布，然后比較新圖像與訓(xùn)練圖像的紋理基元頻率分布，從而達(dá)到對(duì)新圖像的分類。 算法的評(píng)價(jià)是通過對(duì)

6、CUReT(Columbia-Utrecht)數(shù)據(jù)庫中的61種物體的圖像分類而進(jìn)行的。除了視點(diǎn)在極端位置的圖像外，我們?nèi)芜x了數(shù)據(jù)庫中61種物質(zhì)不同的92張圖像。每種物質(zhì)的92張圖像被分成兩個(gè)不相交的組，第一組的46張圖像用來作為模型學(xué)習(xí)，第二組的46張圖像用于檢測分類器分類結(jié)果的準(zhǔn)確性。 不同的物質(zhì)紋理圖像所需要的模型維數(shù)是物質(zhì)紋理表面隨成像條件的變化而改變的函數(shù)，也即物質(zhì)紋理所需模型的維數(shù)依賴于物質(zhì)紋理的特征，有些紋理圖像所需