多尺度多元圖像分析顏色紋理特征圖像分類方法研究

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1、多尺度多元圖像分析顏色紋理特征圖像分類方法研究1引言顏色和紋理是人眼視覺感知的兩種重要內(nèi)容和視覺特征，顏色紋理圖像分析和表面檢測一直是機器視覺和模式識別研究中的熱點問題。在大理石、地磚、木地板這類自然顏色紋理產(chǎn)品的工業(yè)制造中，為了保證產(chǎn)品的顏色紋理外觀的一致性，必須對產(chǎn)品進行表面分類檢測。隨著機器視覺檢測技術(shù)的發(fā)展，根據(jù)顏色和紋理的綜合特征對產(chǎn)品進行自動的表面分類檢測，已經(jīng)成為彩色機器視覺檢測的重要應用領域。顏色和紋理的綜合作用，給機器視覺檢測帶來極大的困難，直接應用灰度的紋理分析方法往往不能解決問題,必須進行顏色紋理綜合分析，提取綜合特征來進行圖像分類。由于人眼對顏色和紋理敏銳的綜

2、合區(qū)分能力,從視覺仿生的角度進行研究，是解決表面分類檢測問題的重要途徑。通過彩色圖像多尺度多元圖像分析，能夠獲得符合人眼視覺感知的頗色紋理本征特征。在此理論基礎上，本文提出了利用多尺度顏色紋理本征特征進行圖像表面分類檢測的方法。先利用典型樣本圖像建立本征特征模型，再把訓練樣本和測試樣本的多尺度多元圖像都投影到本征空間，并獲得樣本的典型特征簇；在本征空間上根據(jù)測試樣本與訓練樣本典型本征特征簇間的相似性Bhattacharyya距離估計，利用k-NN分類器進行表面分類，最后通過對瓷磚分類檢測和竹木產(chǎn)品色差分級的實驗研究，驗證分類方法的有效性。2顏色紋理分析研究現(xiàn)狀2.1顏色紋理綜合描述和

3、分析方法顏色和紋理是物體表面同樣重要的兩種特征,但由于灰度紋理圖像研究的歷史比較早也比較成熟，而顏色有關(guān)的計算機視覺近些年來才得到充分的認識和發(fā)展，長期以來顏色和紋理作為兩種特征是分開進行研究的隨著對顏色和紋理感知認識的深入,以及相關(guān)描述和分析方法的發(fā)展,顏色和紋理作為綜合的特征進行描述和分析的方法越來越得到重視。頗色紋理的綜合描述和分析方法需要考慮紋理的空間分布頻率和模式對顏色感知的影響，特別是應該從視覺感知的方面考慮頗色紋理之間的相互作用"在顏色和紋理的綜合方面已經(jīng)進行了很多工作。研究內(nèi)容主要集中在顏色空間和特征綜合方法兩個方面。由于RGB空間進行分類的低準確性，很多研究努力去尋

4、找合適的顏色特征空間來進行特征提取。Femedo報道在CIELab空間上簡單的全局統(tǒng)計特征可以取得5%的誤檢。但Drimbraream調(diào)查了RGB、HIS、CIE-xyz、CIE-Lab,YIQ分類性能，指出上述顏色空間都不具有最明顯的優(yōu)先性。Vandenbroucke總結(jié)了4類顏色空間，提出混合顏色空間的優(yōu)化選擇方法，通過優(yōu)化從所有4個類別的所有頗色成份中選擇具有最大區(qū)分性能的顏色成分，并應用到后的像素分類中。對顏色和紋理進行綜合的分析,通過從顏色和紋理中提取包括均值，方差，直方圖特征矩等全局統(tǒng)計特征,提出軟顏色紋理描述子(softcofour-texturedescriptors

5、)的顏色紋理綜合描述和分析方法。受人眼顏色視覺系統(tǒng)的啟發(fā)，Lee提出非線性頗色變換方法來增強色差特征,抑制噪音，應用到顏色特征分類上取得較好效。Jain等提出了一種基于Gabor濾波器的多尺度表示方法，并根據(jù)人眼顏色的拮抗特性提出了拮抗色特征，從每一個單獨的顏色通道計算獲得的單色特征,和由多個顏色通道間的空間相互作用獲得的對抗色特征。Gabor函數(shù)濾波特征提取方法是最具有影響的一種彩色紋理表示和分析方法。在特征提取綜合方面，除Centile-LBP、GaborFilter方法和顏色直方圖方法外，基于主成分分析的多元圖像處理方法被在顏色紋理圖像建模與分類中，取得較好的效果。通過MIA可

6、以突出顯示那些具有最大區(qū)分能力的顏色紋理特征，這些特征表現(xiàn)出最大的方差。2.2頗色紋理檢測分類應用在大理石、地磚、木地板這類自然顏色紋理產(chǎn)品的工業(yè)制造生產(chǎn)中，產(chǎn)品需要根據(jù)頗色色差和紋理的綜合感知進行顏色分類，將外觀一致的產(chǎn)品歸到同一個類別，提高產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。3多尺度多元圖像分析頗色紋理表面分類方法3.1人眼視覺系統(tǒng)對顏色和紋理的區(qū)分多尺度的表示是理解人對景物感知過程的重要基礎。因為顏色和紋理是視覺感知的兩個重要方面，顏色和紋理的分析也是與多尺度觀測密切相關(guān)的。在Mojsilovic等基于感知詞匯與語法的顏色紋理分析方法研究中，提出了估計不同頗色模式的5種不同感知準則?？梢愿爬椋?/p>

7、在粗糙的大尺度上，人主要感受顏色信息并進行相似性估計，例如“總體顏色”，“顏色純度”而在比較細微的尺度上，人主要利用紋理信息進行判斷，例如“方向性和方位”、“整齊性和放置規(guī)則”，和“模式復雜度”。所以,總體的顏色紋理外觀與觀察尺度的關(guān)系，如圖1所示。圖1總體的顏色紋理視覺外觀與觀察尺度的關(guān)系在圖中列出6種不同的顏色紋理圖像的多尺度表，可以發(fā)現(xiàn)人眼在粗糙的大尺度上對顏色紋理圖像的感知更偏重于頗色，在精細的小尺度上更側(cè)重于紋理的感知。圖中的顏色紋理1和2的紋理