[发明专利]图像分析和表示

说明书

技术领域

本发明涉及用于对图像进行分析、分类和/或表示的方法和装置，并涉及对表示图像的信号的处理。

图像中区域的某些与强度/色彩图案的均匀度、粗度或光滑度相关的视觉特性一般被称为纹理属性。纹理属性对于人感知和识别物体而言是很重要的。它们还可应用于机器观测中的各种任务，例如用于自动可视检查或遥感，例如分析从多种频谱图像传感器获得的卫星图像或航空图像。

纹理分析通常包括从图像或区域提取特性化纹理特征，这些特征可在之后用于图像匹配、区域分类等等。

背景技术

欧洲专利申请EP-A-1306805描述了一种对图像(尤其是图像的纹理属性)进行分类的方法。该方法包括以下步骤，即，通过使用预定的映射函数将图像的二维表示映射成一维表示而导出表示纹理的特征向量，然后确定该表示的级穿越(1evel-crossing)统计；具体是指：(i)该表示穿越基准级或多个基准级(阈值)的速率；(ii)该表示在穿越基准级时的改变速率；以及(iii)该表示保持在单个基准级或多个基准级(阈值)之上(或之下)的平均持续时间。

C.Santamaria，M.Bober和W Szajnowski在Proceedings of the 17^thInternational Conference on Pattern Recognition(ICPR-2004)，CambridgeUK，23-26August 2004(这里称为“ICPR-04”)上发表的文章“TextureAnalysis using Level Crossing Statistics”中提出了一种采用EP-A-1306805中描述的级穿越统计的新型的统计纹理描述符(descriptor)。利用四个基准级在滑动窗中执行对描述符的提取(即，对级穿越特征的统计分析)，所述四个基准级根据分析窗内信号的最小、最大和平均幅值而确定；这四个级是信号的最大值的25％、50％、75％以及中值。为了描述以各种空间尺度展现的图像属性，使用三个不同的段长：21、201和1001像素。尽管所提出的算法在基于纹理的图像检索以及基于纹理的图像分段方面都优于现有技术的算法，但已经发现性能和属性可得到进一步改善。

发明内容

在所附权利要求中阐明了本发明的方面。

根据本发明的另一独立方面，将图像的一维表示分解成表示由所述表示占用的频带的不同部分的分量信号。

优选的是，所述分解通过以下方式实现：使用低通滤波器，优选地利用基本恒定且已知(优选为零)的群延迟对所述表示进行滤波；并从最初信号中减去经滤波的信号(即，在所述滤波器的输出端处的信号)。该过程重复数次以获得几个带限分量信号。因此，在优选实施方式中，使用多个具有不同滤波特性的低通滤波器来生成所述表示的扩展到不同最高频率(upper frequency)的多个不同版本，并从具有下一更高的最高频率的版本中减去各个版本以提供相应的分量函数。

在本发明的优选实施方式中，通过应用向后(backward)和向前(forward)的递归滤波而获得群延迟精确为零的滤波器，从而能够使用简单内核。

在图像分析中，常常需要以不同的空间分辨率来描述图像属性。ICPR-04方案通过使用三个长度不同(21、201和1001像素)的信号分析窗来实现这一点。窗长度根据实验确定(即，对于纹理分析应用最优化)，这是很耗时的处理并且无法确保对于所有不同的应用和图像数据使性能最优化。公知的是，在某些条件下(例如，取决于所关注信号的特性，如果上截止频率与下截止频率之比小在2到3之间)，带通信号可通过其一组过零(zero crossing)来充分表示。本发明的上述方面使得能够对图像进行多分辨率表示而无需使用多个分析窗。这是通过将新型信号分解应用到带宽限制的分量信号中并向各个分量信号应用级统计分析而实现的。

在优选实施方式中，可通过确定最低频带中的信号能量而自适应地确定用于图像分析的分量带限信号(或通道)的数量。因此，多分辨率“尺度”的数量以及它们的空间范围根据图像的属性而自适应地加以定义。