[发明专利]一种基于矩阵分析的图像纹理提取方法

权利要求书

1.一种基于矩阵分析的图像纹理提取方法，其特征在于：

包括建立图像灰度共生矩阵模型；

设立相应宽度和高度的图像范围数据，分析任意像素点与其偏离像素点的灰度差值，分析图像灰度值的等级差数，对任意像素点的等级差数进行遍历分析，分析相应的等级差数出现的次数及相应的总次数；

包括分析图像纹理特征信息，对图像纹理覆盖面积进行分析，对图像灰度分布均匀程度进行分析，对图像纹理的随机特性进行相应分析，对图像纹理自相关性进行分析。

2.根据权利要求1所述的一种基于矩阵分析的图像纹理提取方法，其特征在于：

灰度共生矩阵中设立一个宽度为n、高度为m的图像数据I_m×n；

分析任意像素点I_i,j与其偏离像素点I_i+hf,j+wf之间的灰度差值(k_i′,k_j′)，设立图像灰度值的等级差数为K，则I_i,j与I_i+hf,j+wf之间的灰度差值(k_i′,k_j′)共有K²种表示方法；

对任意像素点I_i,j进行遍历求解各个像素对应的k值，统计每一个(k_i′,k_j′)值对出现的次数；

设立图像颜色特征I_color＝[μ_H,σ_H,s_H,μ_S,σ_S,s_S,μ_V,σ_V,s_V]；

并用总次数分析出图像颜色特征I_color唯一出现概率p(k_i′,k_j′)；

灰度共生矩阵归一化公式：

3.根据权利要求1或2所述的一种基于矩阵分析的图像纹理提取方法，其特征在于：

利用灰度共生矩阵分析图像纹理特征信息；

计算角二阶矩：

分析图像纹理覆盖面积和图像灰度分布均匀程度，分析图像纹理自相关性。

4.根据权利要求1所述的一种基于矩阵分析的图像纹理提取方法，其特征在于：

分析计算图像信息熵值：

通过上述公式分析图像纹理分布的同质性，度量纹理分布的局部变化特征。

5.根据权利要求1或4所述的一种基于矩阵分析的图像纹理提取方法，其特征在于：

结合相应灰度像素点的方向向量公式：

Correlation=Σi=1kΣj=1ki×j×G(i,j)-μiμjSiSj;]]>

其中，

其中，

对图像对象灰度像素点的方向向量进行相应分析，分析相应方向的纹理相似程度。