紋理特征描述及其在圖像理解中的應(yīng)用.pdf

1、紋理是物體表面結(jié)構(gòu)重復(fù)呈現(xiàn)的一種模式。它能很好地幫助我們識(shí)別不同的物體。圖像的紋理特征按照其提取方法可以分為局部紋理特征、基于紋理基元的紋理特征和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的紋理。論文首先介紹了這三種不同的紋理特征的定義、提取方法以及應(yīng)用場(chǎng)景，接著介紹了Gabor特征和Texton特征的提取方法。最后論文將Gabor特征和Texton特征應(yīng)用于灰度圖像著色中。
　　灰度圖像著色是給灰度圖像賦以顏色使其轉(zhuǎn)化為彩色圖像的一種技術(shù)，該技術(shù)達(dá)到圖像藝術(shù)

2、化處理和圖像視覺(jué)效果增強(qiáng)的效果。目前主要有兩類(lèi)灰度圖像的著色算法:第一類(lèi)算法基于用戶交互給出的顏色涂點(diǎn)，然后采用顏色插值算法對(duì)整幅圖像進(jìn)行顏色賦值。第二類(lèi)方法利用參考圖像，通過(guò)給定圖像與參考圖像之間的匹配關(guān)系進(jìn)行顏色賦值。論文中的著色算法屬于第二類(lèi)。
　　灰度圖像著色主要有兩個(gè)問(wèn)題，一是如何盡可能地在著色過(guò)程中減少人工的干預(yù)，二是如何能保證著色結(jié)果中顏色的空間連續(xù)性。對(duì)于第一個(gè)問(wèn)題論文采用綜合紋理特征與灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)差特征來(lái)建立灰

3、度圖像和參考的彩色圖像之間的匹配關(guān)系。對(duì)于第二個(gè)問(wèn)題論文采用了一種基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的圖像后處理算法來(lái)保證著色后圖像的空間連續(xù)性。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，論文采用的紋理特征能很好地應(yīng)用于灰度圖像著色中。與僅基于灰度均值和方差特征的著色結(jié)果進(jìn)行比較，紋理特征能夠很好地改善于圖像的局部匹配關(guān)系。初始的著色結(jié)果中仍然存在著一些顏色的不連續(xù)現(xiàn)象，為了解決這個(gè)問(wèn)題本文采用馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型對(duì)著色效果進(jìn)行了平滑后處理。通過(guò)與現(xiàn)有的其他著色算法進(jìn)行