文档介绍：摘要有研究表明,人类所接收到的全部信息中有%以上是通过视觉得到的。和语音、文字信息相比,图像包含的信息量更大、更直观、更确切,因而具有更高的使用效率和更广泛的适应性。目前,图像处理技术己经成为计算机科学、信息科学、物理学、生物学、医学,甚至社会科学等领域各学科之间学习和研究的对象。图像处理的应用越来越广,已渗透到工业、航空航天、军事、医疗、安全等许多方面,在国计民生和国民经济中发挥着重要作用。在图像处理技术中对图像纹理特征的分析是其一个重要的分支,图像特征包括形状、颜色、纹理等,其中纹理是图像中一个基本且重要的特征。纹理通常定义为图像的某种局部性质,或是对局部区域中像素之间关系的一种度量。纹理的分析识别是图像理解、分析与识别中的重要研究内容之一。它不仅得到广泛的重视和研究,在实际中也得到大量的应用。如在气象学中,通过对雷达获取的云图纹理分析来判别云图类别,实现气象预报;在医学上,通过对医学影像仪器获取的图片的纹理分析来辅助医护人员进行治疗;在经济生产中,对于木材加工行业,通过对木材表面纹理的分析,可以区分不同的树种和材性,通过分类加工,使木制品达到最佳的感官效果和经济效益。本论文概述了早期和近期的多种纹理分析的方法,介绍了灰度共生矩阵和分形维数的相关理论知识。主要研究和讨论了基于分形维数和灰度共生矩阵的纹理特征分析,实现图像分类。主要内容包括以下几个方面:低车姆治龇中挝谟胪枷裎评泶植诙取⑽评矸较蛐灾涞墓叵担实分形维数能较好的反映图像纹理的复杂度与粗糙度,并具有旋转不变性等特点。本文中选取采用分形维数中的差分盒维数对图像进行分类。捎没叶裙采卣筇卣鞑问直鹧∪∠袼丶渚郿,,,方向角度、、四个方向,结合实验图片本身的特点和实验数据,选取最优间距和方向角度。訫虳旌媳喑探⑼枷穹掷嗍笛橄低常∪∈耐计@对库中的三种不同类别的石材图片,采用分形维数和灰度共生矩阵相结合的方法进行自动判别。关键词:图像纹理,分形维数,灰度共生矩阵,粗糙度武汉理工大学硕士学位论文
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独创性声明黄晶酋晶关于论文使用授权的说明C艿穆畚脑诮饷芎笞袷卮斯娑扬态本人声明,所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中明确的说明并表示了谢意。研究生签名:期ǎ骸欤本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,S腥保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。黄晶一导师签名:期ǎ:
第滦髀选题的背景及研究意义纹理是自然界中的常见现象,是任何事物构成成分的分布或特征,尤其是涉及其外观或触觉的品质。习惯上认为纹理是表现在视觉图像上灰度或颜色分布的某种规律性,这种规律性在不同类别的事物中有着不同的特点。因此,人们将那些在图像局部区域内呈现不规则性,而在整体上表现出某种规律性的特征称为纹理。常有一些词语涉及了纹理的一些特征,例如知觉亮度、密度、粗糙度、均匀性、规则性、随机性、方向性、重复性、频率、相位等,但至今仍无对纹理公认的严格定义。一些作者曾试图定性地描绘纹理。赋觥拔评砜梢杂美描绘二维数组变量。在保持重复性特征不变地情况下,要素的间距或排列规则可以任意布置隽艘桓龆晕评砀O晗傅拿枋觯骸耙皇悄持志植的‘样式’蛄行在一个序列更大区域内的不断重复:二是序列是由基本部分非随机排列组成的;三是各部分大致都是均匀的统一体,纹理区域内任何地方都有大致相同的结构尺寸!闭庑┕赜谖评淼拿枋鲈诟芯跎鲜呛侠淼模阎鸾ケ广大学者所接受和应用。纹理是图像的重要视觉特征,在图像分析、对象识别和机器视觉中起着重要的作用,甚至起关键性的作用。纹理反映了物体表面颜色或亮度规律性变化或分布的性质,在人们对图像长期认知中形成了纹理的概念,但目前在数学上还没有确切的定义,也没有恰当、准确的数学描述方法。在实际应用方面,纹理作为图像的重要属性,被广泛应用到图像分类与识别、图像分割、图像检索、图像纹理合成以及基于纹理特征图像三维形状分析等方面。然而,由于自然纹理的随机性和复杂性,使它成为图像处理中一个很难处理的案例。到目前为止,还没有十分成熟的方法来分析自然纹理图像,而石材表面纹理恰恰是自然纹理典型代表,它具有自然纹理的全部特点,因此,本文选择石材为例,对其的分类识别进行研究。此外,纹理作