空间自相关函数：纹理分析的关键工具

本章节主要探讨了在数字图像处理领域中的图像特征与理解，特别是针对形状特征、纹理分析以及相关的几何特征。其中，纹理分析是通过空间自相关函数来衡量的，这种测度方法关注的是局部结构的重复性和周期性。空间自相关函数对每个像素点（j, k）与其周围（2w+1）×(2w+1)窗口内的像素点，如偏离值为±1, ±2, …, ±T的像素之间的相关性进行计算，以此反映纹理的粗糙程度。粗糙性越大，意味着纹理的周期越短，即纹理越粗糙。 形状特征方面，图像的位置通常由物体面积的中心点（质心）来确定，计算位置坐标涉及像素的加权平均。对于细长的物体，通过寻找使得垂直距离平方和E最小的直线来定义物体的方向。图像的周长是几何特征的重要部分，它包括区域边界长度，但测量时会因为转折而有所夸大。有两种表示周长的方式：一是将像素看作小方块时，用隙码表示区域和背景缝隙的总长度；二是将像素视为点时，使用链码，链码长度根据奇偶性计算，涉及边界链码中偶步与奇步的数目。 纹理分析的中轴变换与骨架提取则是通过转换图像，突出纹理细节并简化形状结构，以便更好地理解和分析。这种技术有助于提取图像的主要特征，减少冗余信息，为后续的图像处理和分析提供基础。 这一章节深入研究了图像特征的量化方法，不仅包括几何属性的测量，还涉及如何通过空间自相关函数揭示纹理的内在特性，这对于图像识别、分类和内容分析具有重要意义。