纹理图像多尺度灰度共生矩阵步长参数的研究
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中图分类号:

TP391.4

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河北省科技计划项目(20475702D);河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2014081)


Research on Step Parameter of Multi-scale Gray Level Co-occurrence Matrix for Texture Image
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    摘要:

    将小波变换多尺度理论用于分析确定共生矩阵最佳步长参数值,利用小波变换对原始图像进行分解,根据具体纹理图像,选择合适小波子图像(近似图像或其细节子图像)进行纹理分析,通过计算分解图像的纹理特征参数(对比度)确定最佳步长参数。当步长参数为最优值时,计算所得纹理特征参数值将处于周期极值位置,其利于纹理分析。相对于原始图像,分解图像数据量小,在寻优共生矩阵最佳步长参数时,计算复杂度及时间消耗都有所降低。实验验证,基于小波分解图像所得最佳步长参数值是精确的。

    Abstract:

    We apply the multi-scale theory of wavelet transform to determine the optimal step parameter. More specifically, we decompose the original image using wavelet transform and according to the specific texture image, select the appropriate wavelet sub-image (approximate image or its detailed sub-image) for texture analysis. The texture feature parameter (contrast) of the decomposed image is utilized to determine the optimal step parameter. When the step parameter is optimal, the texture feature parameter reaches the extreme value of the period which is beneficial to texture analysis. As the amount of data in the decomposed image is less than that in the original image, both the computation complexity and the time consumed in finding the optimal step parameter are reduced. Furthermore, experimental results show that the optimal step parameter of the wavelet decomposed image is accurate.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李丽宏,谢东阳,王琳,潘飞扬,王鹏涛.纹理图像多尺度灰度共生矩阵步长参数的研究[J].河北工程大学自然版,2021,38(3):108-112

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  • 收稿日期:2021-04-19
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  • 在线发布日期: 2021-10-19
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