纹理特征提取方法发展历程与综述

本文档主要探讨了图像纹理特征提取的方法综述，着重介绍了这一领域的发展历程和关键研究成果。纹理在图像处理中起着至关重要的作用，它是图像中普遍存在的视觉线索，对于纹理分类和分割任务至关重要。作者刘丽和匡纲要基于广泛的文献调研，梳理了纹理特征提取方法的发展脉络，从以下几个方面进行了深入剖析： 1. **历史发展**：回顾了纹理特征提取技术自诞生以来的发展历程，揭示了这一领域的研究是如何随着时间的推移而不断进步的。 2. **方法概述**：详细列举了多种常见的纹理特征提取方法，包括： - **灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）**：用于分析像素间的灰度级关系，揭示纹理的统计特性。 - **马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）**：通过概率模型来捕捉纹理结构的局部依赖性。 - **分形**：利用自相似性和尺度不变性来描述纹理的复杂性。 - **小波变换（Wavelet Transform）**：能有效地在多尺度下分析纹理细节，提供不同频率成分的信息。 - **Gabor滤波器**：通过正弦函数构建的滤波器，特别适用于提取纹理的周期性和方向性。 - **自回归模型**：通过时间序列分析来描述纹理动态变化的模式。 3. **现状分析**：讨论了当前研究的热点和挑战，指出尽管有众多方法涌现，但每种方法都有其适用场景和局限性。 4. **比较与分类**：对不同的纹理特征提取方法进行了系统性的比较，有助于读者理解它们各自的优缺点和适用性。 5. **未来趋势**：预测了纹理研究领域的主要发展趋势，可能涉及深度学习、机器学习以及结合多模态信息等新兴技术。 最后，文章提供了中图法分类号TP391，文献标识码A，及文章编号1006-8961(2009)04_0622_14，供读者进一步查找和引用。整体而言，本文为理解和应用图像纹理特征提取技术提供了全面的参考框架。