一种纹理特征提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种纹理特征提取方法及装置，可以获得目标纹理图像；将目标纹理图像转换为相应的目标灰度图像；确定局部二值模式LBP参数和共生矩阵参数；基于共生矩阵参数，确定目标灰度图像中各像素的亚像素；基于LBP参数确定各像素及各亚像素的领域点；确定各亚像素和各领域点的灰度值；分别基于各像素及相关领域点的灰度值，确定各像素的LBP值；分别基于各亚像素及相关领域点的灰度值，确定各亚像素的LBP值；基于各像素和各亚像素的LBP值，构建LBP共生矩阵，LBP共生矩阵为对称矩阵；将LBP共生矩阵中的对称部分确定为最终纹理特征。本发明专利技术可以有效提高对纹理细节的把握能力，增强纹理旋转的鲁棒性，提高提取出的纹理特征的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种纹理特征提取方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像处理技术，尤其涉及一种纹理特征提取方法及装置。

技术介绍

[0002]随着图像处理技术的发展，图像的纹理特征提取技术不断提高。
[0003]具体的，纹理是一定图像区域内灰度的空间分布表现形式，该空间分布可以具有一定规律性，使用一定方式将该规律性以数字化的形式表现出来，其过程即为纹理特征提取。
[0004]具体的，纹理特征可以是对纹理信息的数字化描述，而纹理信息可以包含两个方面，一个是局部信息，另一个是全局信息。理想的纹理特征可以同时对局部信息和全局信息进行有效地描述。目前，纹理特征提取在物种识别、指纹识别、人脸识别、遥感、监控、文本分割和视频深度提取等领域有着非常广泛的应用。
[0005]但是，现有技术的纹理特征提取方式无法有效的实现纹理特征提取。

技术实现思路

[0006]鉴于上述问题，本专利技术提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的纹理特征提取方法及装置，技术方案如下：
[0007]一种纹理特征提取方法，包括：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种纹理特征提取方法，其特征在于，包括：获得待进行纹理特征提取的目标纹理图像；将所述目标纹理图像转换为相应的目标灰度图像；确定预定义的特征提取参数，所述特征提取参数包括局部二值模式LBP参数和共生矩阵参数；基于所述共生矩阵参数，确定所述目标灰度图像中各像素的亚像素；基于所述LBP参数，确定各所述像素的领域点及各所述亚像素的领域点；确定各所述亚像素的灰度值和各所述领域点的灰度值；分别基于各所述像素及相关所述领域点的灰度值，确定各所述像素的LBP值；分别基于各所述亚像素及相关所述领域点的灰度值，确定各所述亚像素的LBP值；基于各所述像素的LBP值和各所述亚像素的LBP值，构建LBP共生矩阵，所述LBP共生矩阵为对称矩阵；将所述LBP共生矩阵中的对称部分确定为从所述目标纹理图像中提取的最终纹理特征。2.根据权利要求1所述的纹理特征提取方法，其特征在于，所述共生矩阵参数包括：统计距离和统计方向；所述基于所述共生矩阵参数，确定所述目标灰度图像中各像素的亚像素，包括：对于任一所述像素：基于所述统计距离和所述统计方向，确定该所述像素的亚像素。3.根据权利要求1所述的纹理特征提取方法，其特征在于，所述LBP参数包括：领域半径和领域点个数；所述基于所述LBP参数，确定各所述像素的领域点及各所述亚像素的领域点，包括：对于各所述像素和各所述亚像素中的任一像素对象：基于所述领域半径和所述领域点个数，确定该所述像素对象的领域点。4.根据权利要求1所述的纹理特征提取方法，其特征在于，所述确定各所述亚像素的灰度值和各所述领域点的灰度值，包括：对于各所述亚像素和各所述领域点中的任一对象：确定出包含该所述对象的目标正方形，所述目标正方形的四个角点位置上均存在有一个所述像素，确定该所述对象分别与所述目标正方形中各边界的距离，基于已确定出的所述目标正方形上四个所述像素的灰度值和各所述距离，确定该所述对象的灰度值。5.根据权利要求1所述的纹理特征提取方法，其特征在于，所述分别基于各所述像素及相关所述领域点的灰度值，确定各所述像素的LBP值，包括：针对任一所述像素：基于该所述像素的灰度值和该所述像素的各所述领域点的灰度值，确定该所述像素的基本LBP值，基于所述基本LBP值计算该所述像素的旋转不变LBP值，将所述旋转不变LBP值确定该所述像素的LBP值。6.根据权利要求1所述的纹理特征提取方法，其特征在于，所述分别基于各所述亚像素及相关所述领域点的灰度值，确定各所述亚像素的LBP值，包括：针对任一所述亚像素：基于该所述亚像素的灰度值和该所述亚像素的各所述领域点的灰度值，确...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭超亚，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：