基于峰度和偏度的差分直方图纹理定量描述算法

本文档主要探讨了一种基于差分直方图的纹理定量描述算法，发表于2011年的《大连海事大学学报》第37卷第4期。在图像处理和计算机视觉领域，纹理分析是一个关键环节，它在诸如景物识别、遥感图像分析、医学图像分析和基于内容的图像检索等多个应用中发挥着重要作用。传统的差分矩阵算法虽然能够识别图像纹理的粗细程度，但其依赖于视觉感知，对于形态相似的差分直方图区分度有限。 作者针对这一问题，提出了一个创新的方法，即利用描述性统计量峰度和偏度来量化差分直方图，从而提供更精确的数值解释。峰度衡量的是数据分布的尖锐程度，偏度则反映了数据分布的不对称性。通过这些统计参数，算法能够更准确地捕捉和表达纹理特征的细微差别，使得纹理的粗细程度能够被定量描述。 论文通过Brodatz自然纹理图像的实验验证了这种新算法的有效性。它不仅能够对图像进行有效分类，按照纹理粗细程度进行判别和排序，而且还能根据不同的应用场景选择合适的阈值，实现纹理图像的细致分类。这种方法避免了计算复杂性和运行时间的问题，提高了纹理分析的效率和准确性。 本文的研究工作填补了纹理分析中的一个空白，为纹理特征提取和量化提供了一种新的、有效的手段，有助于提升图像处理任务的性能，特别是在需要精细纹理描述的场景中。这表明，描述性统计量在纹理分析领域的应用具有广阔的发展前景和实际价值。