[发明专利]图像纹理窗口形状与尺度的选择方法

说明书

图像纹理窗口形状与尺度的选择方法，属于图像处理领域。为了解决采用固定纹理窗口提取纹理特征时存在边缘定位误差和纹理描述的冗余问题。所述选择方法包括：将待处理图像分成多个图像分块，对每个图像分块进行纹理窗口形状与尺度的选择，包括：对每个图像分块，建立图像生成的混合概率模型，每个纹理窗口对应混合概率模型的一个混合分量；采用期望最大化算法，求取混合概率模型参数的极大似然估计值，确定每个像素针对不同混合分量的后验概率；根据确定的每个像素针对不同混合分量的后验概率，按照最大后验概率对像素进行分类，每个类别形成一个纹理窗口，即：获得纹理窗口的形状与尺度。本发明应用于图像纹理的提取与描述领域。

技术领域

本发明属于图像处理领域，具体应用于图像纹理的提取与描述领域。

背景技术

纹理是图像的一种重要视觉描述性特征，自然场景图像中经常会出现一些天然或人工的纹理区域，如动物的皮毛、植物的景观、人类衣物的花纹以及建筑物的外观。由于纹理在局部区域上会呈现出较大的视觉差异性，而这种视觉差异，在整体上又会体现出一定的规律性，因此对包含纹理视觉效果的图像进行描述，通常需要一个额外的纹理特征的提取过程。常见的处理方式是以像素为中心，提取该像素一定邻域窗口范围内所有像素的统计分布特征，作为该像素的纹理描述。传统纹理窗口通常选择为固定的矩形窗口，若窗口位于不同物体区域的边缘，必然会影响到纹理特征描述的有效性，同时也会造成纹理边缘定位的误差，导致对图像内容进行分析时边缘定位精度的下降。另外，由于纹理是一个与尺度密切相关的概念，准确的纹理描述依赖适当窗口尺度的选择，为了获取合理的纹理描述，通常的做法是提取图像在不同尺度下的纹理特征，这无疑会带来纹理信息描述的冗余，降低了纹理描述的有效性，同时增加了计算的时空开销。本发明目的是根据图像数据内容，自适应地确定纹理窗口的形状和尺度，克服固定纹理窗口方式给纹理描述带来的诸多问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决采用固定纹理窗口提取纹理特征时存在边缘定位误差和纹理描述的冗余问题，本发明提供一种图像纹理窗口形状与尺度的选择方法。

本发明的图像纹理窗口形状与尺度的选择方法，所述选择方法包括：

将待处理图像分成多个图像分块，对每个图像分块进行纹理窗口形状与尺度的选择。

所述对每个图像分块进行纹理窗口形状与尺度的选择的具体过程包括：

步骤一：对图像分块，建立图像生成的混合概率模型，每个纹理窗口对应混合概率模型的一个混合分量；

步骤二：采用期望最大化算法，求取步骤一中混合概率模型参数的极大似然估计值，确定每个像素针对不同混合分量的后验概率；

步骤三：根据步骤二确定的每个像素针对不同混合分量的后验概率，按照最大后验概率对像素进行分类，每个类别形成一个纹理窗口，即：获得纹理窗口的形状与尺度。

所述步骤一包括如下步骤；

步骤一一：针对每个像素，选取一个邻域，计算每个像素与其选取邻域范围内像素的视觉差异；再根据获得的视觉差异，确定每个像素的视觉采样权值；

步骤一二：设定初始的纹理窗口数目K，建立图像分块生成的混合概率模型，则每个图像分块被视为由该混合概率模型生成。

所述每个像素与其选取邻域范围内像素的视觉差异为：

x_i代表第i个像素的颜色值，x_j代表当前像素的第j个邻近像素的颜色值；

每个像素的视觉采样权值：

其中，μ和σ分别是视觉差异d_j分布的平均值和标准差。