图像纹理特征提取方法历史、现状与发展趋势概述

本文主要探讨了图像纹理特征提取方法的综合概述，针对这一关键领域，作者刘丽和匡纲要着重回顾了其发展历程和当前的研究现状。图像纹理作为一种重要的视觉线索，在图像处理中扮演着至关重要的角色，尤其是在纹理分类和分割任务中。这些年来，随着计算机视觉技术的快速发展，纹理特征提取方法的研究不断涌现，成为学术界和工业界关注的焦点。 早期的纹理特征提取方法主要包括基于统计学的方法，如灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM），它通过计算像素灰度级之间的共生概率来描述纹理的局部结构。这种简单但有效的手段为纹理分析提供了基础。 马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）作为一种概率模型，被用于纹理建模和分类，它考虑了像素间的局部依赖关系，能够捕捉纹理的全局特性。这种方法在图像分割和纹理合成等领域显示出强大的能力。 分形理论在纹理特征提取中也占据一席之地，分形小波（Fractal Wavelet）分析利用了分形维度和小波变换相结合的优势，能捕捉到不同尺度下的纹理细节，对于复杂纹理的描述更为精确。 Gabor滤波器是另一种常用的纹理分析工具，它通过一组正交基函数来分解图像，提取出不同方向和频率的纹理成分，有助于区分不同类型的纹理。 此外，自回归模型也被应用于纹理特征提取，它们利用时间序列分析技术来描述纹理的动态变化，特别适合于视频或动态纹理的处理。 文章还提到了中圈法（Zone Method），这是一种基于区域划分的纹理特征提取方法，通过将图像划分为不同的区域并分析区域内的纹理统计特性，从而提取出区域级别的纹理特征。 通过对大量文献的深入调查，本文对各种纹理特征提取方法进行了详细的分类和对比，总结了它们各自的优缺点以及适用场景。最后，作者对未来的研究趋势进行了展望，指出随着深度学习和机器学习技术的进一步发展，基于深度神经网络的纹理特征提取可能会成为主流，并强调了结合多种特征和跨模态信息的综合方法的重要性。 本文为图像纹理特征提取领域的研究者和实践者提供了一个全面的参考框架，有助于他们理解过去的研究成果，选择合适的特征提取方法，并推动未来在这个领域的创新和发展。