本發(fā)明涉及一種GLCM(灰度共生矩陣，Gray-level co-occurrence matrix)的計(jì)算方法，尤其涉及一種基于圖像旋轉(zhuǎn)的任意灰度共生矩陣的計(jì)算方法及應(yīng)用。

背景技術(shù)：

GLCM是一種通過灰度的空間相關(guān)特性來描述紋理的常用分析工具。紋理能從許多可視表面中被人的視覺自然地識(shí)別出來，并給人一些特別的感覺，如方向感、周期感和粗糙感等。作為可視表面的內(nèi)在屬性，紋理在眾多領(lǐng)域都是非常重要的研究課題。許多圍繞紋理的研究工作都是在探索如何更好地提取紋理的特征來對(duì)其進(jìn)行客觀描述，GLCM便是其中一種發(fā)展起來的統(tǒng)計(jì)分析工具。

傳統(tǒng)的GLCM本質(zhì)上是滿足特定相對(duì)位置關(guān)系的像素對(duì)的灰度值聯(lián)合概率分布。該矩陣可以通過對(duì)圖像中的像素對(duì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到。從該矩陣可以導(dǎo)出圖像的二階統(tǒng)計(jì)參數(shù)，這些參數(shù)分別表征了圖像紋理的不同特性。有研究表明紋理和紋理之間的區(qū)別極大地依賴于紋理的二階統(tǒng)計(jì)上的差異，因此由GLCM導(dǎo)出的二階統(tǒng)計(jì)參數(shù)對(duì)于圖像紋理的識(shí)別、分類等而言都是非常重要的。但是傳統(tǒng)GLCM圖像紋理分析受圖像像素位置的限制，一般只考慮特定方向上的GLCM(通常為圖像的水平方向、垂直方向和對(duì)角線方向)；因此，需要發(fā)明一種可計(jì)算圖像關(guān)于任意相對(duì)位置的GLCM的計(jì)算方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中，GLCM計(jì)算存在的上述技術(shù)問題，提供一種基于圖像旋轉(zhuǎn)的任意灰度共生矩陣的計(jì)算方法，為GLCM在各領(lǐng)域的應(yīng)用提供便利。

本發(fā)明的另一方面，還示例性地提供了基于圖像旋轉(zhuǎn)的任意灰度共生矩陣的計(jì)算方法的兩種具體應(yīng)用。

本發(fā)明中，所述“任意灰度共生矩陣”是指任意相對(duì)位置的灰度共生矩陣。

為此，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

基于圖像旋轉(zhuǎn)的任意灰度共生矩陣的計(jì)算方法，包括如下步驟：

S1：選取圖像，設(shè)置待計(jì)算的GLCM對(duì)應(yīng)的相對(duì)位置，相對(duì)位置用相對(duì)方向與圖像水平方向的夾角θ和相對(duì)位置兩端的距離r來表征；

S2：將圖像以-θ角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，再由公式(1)從旋轉(zhuǎn)后的圖像中計(jì)算得到該相對(duì)位置對(duì)應(yīng)的圖像(旋轉(zhuǎn)前的圖像)的GLCM：

其中表示向下取整；G(m,n；r,θ)表示旋轉(zhuǎn)前的圖像的GLCM中第m行第n列的元素值，G′(m,n；r′,θ′)表示旋轉(zhuǎn)后的圖像或包含了旋轉(zhuǎn)后的圖像的矩形區(qū)域的GLCM中第m行第n列的元素值(從后文可以看到：旋轉(zhuǎn)后的圖像的GLCM即包含了旋轉(zhuǎn)后的圖像的矩形區(qū)域的GLCM的第1行到第N行第1列到第N列的矩陣塊)，它可以由公式(2)計(jì)算得到；

其中“card”表示集合中的元素?cái)?shù)目；表示矩形區(qū)域中的像素集合；f(x,y)表示位置坐標(biāo)為(x,y)處的灰度值，這里位置以矩形坐標(biāo)系的坐標(biāo)表示，該坐標(biāo)系以旋轉(zhuǎn)前的圖像的水平方向和垂直方向作為坐標(biāo)系的兩軸；

歸一化因子Q′(r′,θ′)為：

它表示矩形區(qū)域中能與相對(duì)位置(r′,θ′)重合上的像素對(duì)的數(shù)目；

在計(jì)算過程中，需要去除包含了旋轉(zhuǎn)后的圖像的矩形區(qū)域在圖像外的四個(gè)角；這可以通過如下簡(jiǎn)單的標(biāo)記來實(shí)現(xiàn)：不失一般性地，假設(shè)圖像中的灰度范圍為1到N，令四個(gè)角區(qū)域的灰度值為N+1，然后通過公式(2)和(3)計(jì)算整個(gè)矩形區(qū)域的GLCM，那么旋轉(zhuǎn)后的圖像的GLCM即該GLCM的第1行到第N行第1列到第N列的矩陣塊。

本發(fā)明的基于圖像旋轉(zhuǎn)的任意灰度共生矩陣的計(jì)算方法，通過圖像旋轉(zhuǎn)得到圖像關(guān)于任意相對(duì)位置的GLCM，使GLCM在各領(lǐng)域的應(yīng)用變得更加便利，拓展了GLCM的應(yīng)用空間和應(yīng)用效果。

本發(fā)明的另一方面，還示例性地提供了基于圖像旋轉(zhuǎn)的任意灰度共生矩陣的計(jì)算方法的兩種具體應(yīng)用：

基于圖像旋轉(zhuǎn)的任意灰度共生矩陣的計(jì)算方法在對(duì)稱GLCM中的應(yīng)用。

基于圖像旋轉(zhuǎn)的任意灰度共生矩陣的計(jì)算方法在紋理方向估算中的應(yīng)用。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的示意圖；

圖2為本發(fā)明具體實(shí)施例中待求GLCM的圖像；

圖3-1至圖3-2分別為由傳統(tǒng)GLCM計(jì)算方法和本發(fā)明的方法計(jì)算得到的相對(duì)位置對(duì)應(yīng)的圖像的GLCM，其中相對(duì)位置中距離的單位為：像素間距；

圖4-1至圖4-2分別為由傳統(tǒng)GLCM計(jì)算方法和本發(fā)明的方法計(jì)算得到的相對(duì)位置(10,0°)對(duì)應(yīng)的圖像的GLCM，其中相對(duì)位置中距離的單位為：像素間距；

圖5-1至圖5-2分別為由傳統(tǒng)GLCM計(jì)算方法和本發(fā)明的方法計(jì)算得到的相對(duì)位置對(duì)應(yīng)的圖像的GLCM，其中相對(duì)位置中距離的單位為：像素間距；

圖6-1至圖6-2分別為由傳統(tǒng)GLCM計(jì)算方法和本發(fā)明的方法計(jì)算得到的相對(duì)位置(10,90°)對(duì)應(yīng)的圖像的GLCM，其中相對(duì)位置中距離的單位為：像素間距；

圖7-1至圖7-4分別為本發(fā)明的方法計(jì)算得到的相對(duì)位置(10,-67.5°)、(10,-22.5°)、(10,22.5°)、(10,67.5°)對(duì)應(yīng)的圖像的GLCM，其中相對(duì)位置中距離的單位為：像素間距；

圖8為采用包含本發(fā)明GLCM計(jì)算方法的紋理方向精細(xì)估算方法的流程示意圖。

具體實(shí)施方式

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述。

如圖1所示，基于圖像旋轉(zhuǎn)的任意灰度共生矩陣的計(jì)算方法，包括如下步驟：

S1：選取圖像，設(shè)置待計(jì)算的GLCM對(duì)應(yīng)的相對(duì)位置，相對(duì)位置用相對(duì)方向與圖像水平方向的夾角θ和相對(duì)位置兩端的距離r來表征；

S2：將圖像以-θ角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，再由公式(1)從旋轉(zhuǎn)后的圖像中計(jì)算得到該相對(duì)位置對(duì)應(yīng)的圖像(旋轉(zhuǎn)前的圖像)的GLCM：

其中表示向下取整；G(m,n；r,θ)表示旋轉(zhuǎn)前的圖像的GLCM中第m行第n列的元素值，G′(m,n；r′,θ′)表示旋轉(zhuǎn)后的圖像或包含了旋轉(zhuǎn)后的圖像的矩形區(qū)域的GLCM中第m行第n列的元素值(從后文可以看到：旋轉(zhuǎn)后的圖像的GLCM即包含了旋轉(zhuǎn)后的圖像的矩形區(qū)域的GLCM的第1行到第N行第1列到第N列的矩陣塊)，它可以由公式(2)計(jì)算得到；

其中“card”表示集合中的元素?cái)?shù)目；表示矩形區(qū)域中的像素集合；f(x,y)表示位置坐標(biāo)為(x,y)處的灰度值，這里位置以矩形坐標(biāo)系的坐標(biāo)表示，該坐標(biāo)系以旋轉(zhuǎn)前的圖像的水平方向和垂直方向作為坐標(biāo)系的兩軸；

歸一化因子Q′(r′,θ′)為：

它表示矩形區(qū)域中能與相對(duì)位置(r′,θ′)重合上的像素對(duì)的數(shù)目；

在計(jì)算過程中，需要去除包含了旋轉(zhuǎn)后的圖像的矩形區(qū)域在圖像外的四個(gè)角；這可以通過如下簡(jiǎn)單的標(biāo)記來實(shí)現(xiàn)：不失一般性地，假設(shè)圖像中的灰度范圍為1到N，令四個(gè)角區(qū)域的灰度值為N+1，然后通過公式(2)和(3)計(jì)算整個(gè)矩形區(qū)域的GLCM，那么旋轉(zhuǎn)后的圖像的GLCM即該GLCM的第1行到第N行第1列到第N列的矩陣塊。

本發(fā)明的原理如下：

傳統(tǒng)GLCM計(jì)算方法受到圖像像素位置的限制，只能計(jì)算那些可與圖像像素位置重合的相對(duì)位置對(duì)應(yīng)的GLCM。這使得圖像的GLCM分析只能在這些特定相對(duì)位置(通常為圖像水平方向、垂直方向以及兩個(gè)對(duì)角線方向上可與圖像像素重合的相對(duì)位置)上進(jìn)行，從而限制了基于GLCM的圖像分析的能力，例如紋理方向的精細(xì)估計(jì)等。

如果想要計(jì)算圖像關(guān)于任意相對(duì)位置(r,θ)的GLCM的矩陣元素G(m,n；r,θ)，我們可以將圖像以-θ角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，如圖1所示，計(jì)算出旋轉(zhuǎn)后的圖像的GLCM的矩陣元素后，再由旋轉(zhuǎn)后的圖像的GLCM的矩陣元素插值得到。以線性插值為例，那么相對(duì)位置(r,θ)對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)前的圖像的GLCM的第m行第n列矩陣元素便可以通過公式(1)計(jì)算得到；但是在計(jì)算過程中，需要去除包含了旋轉(zhuǎn)后的圖像的矩形區(qū)域在圖像外的四個(gè)角，見圖1。這可以通過如下簡(jiǎn)單的標(biāo)記來實(shí)現(xiàn)。不失一般性，假設(shè)圖像中的灰度范圍為1到N。我們可以令四個(gè)角區(qū)域的灰度值為N+1，然后通過公式(2)和(3)計(jì)算整個(gè)矩形區(qū)域的GLCM，那么旋轉(zhuǎn)后的圖像的GLCM即該GLCM的第1行到第N行第1列到第N列的矩陣塊。

下文給出一個(gè)圖像的GLCM計(jì)算實(shí)例進(jìn)行具體說明：

圖2為待求GLCM的圖像；首先分別采用傳統(tǒng)的GLCM計(jì)算方法以及本發(fā)明給出的方法計(jì)算了相對(duì)位置(10,0°)、及(10,90°)對(duì)應(yīng)的圖像的GLCM，結(jié)果在圖3至圖6中給出。這些相對(duì)位置((10,0°)、及(10,90°))是可以和圖像的像素重合的，因此可以采用傳統(tǒng)的GLCM計(jì)算方法來得到它們對(duì)應(yīng)的圖像的GLCM。從圖3至圖6的結(jié)果對(duì)比可以看到：在這些可與圖像像素重合的相對(duì)位置上，由本發(fā)明給出的方法計(jì)算得到的GLCM，與傳統(tǒng)GLCM計(jì)算方法得到的GLCM非常一致。其次，采用本發(fā)明給出的方法計(jì)算了相對(duì)位置(10,-67.5°)、(10,-22.5°)、(10,22.5°)及(10,67.5°)對(duì)應(yīng)的圖像的GLCM，結(jié)果在圖7-1至圖7-4中給出。這些相對(duì)位置不能與圖像像素重合，因此傳統(tǒng)的GLCM計(jì)算方法是不能計(jì)算這些相對(duì)位置對(duì)應(yīng)的圖像的GLCM的。

實(shí)施例2：

通過本發(fā)明實(shí)施例1的計(jì)算方法得到的任意相對(duì)位置對(duì)應(yīng)的GLCM，加上該矩陣的轉(zhuǎn)置，再將矩陣和的所有矩陣元素都除以2，即得到對(duì)稱的GLCM。

實(shí)施例3：

本發(fā)明可計(jì)算圖像關(guān)于任意相對(duì)位置的GLCM，使GLCM在各領(lǐng)域的應(yīng)用變得更加便利，拓展了GLCM的應(yīng)用空間和應(yīng)用效果。下文以本發(fā)明應(yīng)用于紋理方向精細(xì)估算領(lǐng)域?yàn)槔M(jìn)行說明。

一種基于GLCM的紋理方向精細(xì)估算方法，采用了本發(fā)明提供的方法計(jì)算所需的GLCM，如圖8所示，包括如下步驟：

步驟一：選取圖像，將相對(duì)位置的方向和距離分別進(jìn)行等間隔劃分，方向以角度θ表示，角度劃分范圍為-90°到90°，其中“角度”為相對(duì)位置中的方向與圖像水平方向之間的夾角，“距離”為相對(duì)位置兩端的間距，用r表示；

通過本發(fā)明提供的計(jì)算方法計(jì)算這些等角度和等距離間隔的相對(duì)位置對(duì)應(yīng)的GLCM；

步驟二：不失一般性，假設(shè)圖像的灰度范圍為1到N；通過公式(4)或(5)計(jì)算這些等角度和等距離間隔的相對(duì)位置對(duì)應(yīng)的GLCM的Z(r,θ)，得到該圖像的Z(r,θ)的等角度和等距離間隔的分布：

其中w(m,n)是關(guān)于GLCM的矩陣元素在矩陣中的位置和矩陣對(duì)角線之間距離的遞增函數(shù)；顯然，較大的矩陣元素越集中于GLCM的對(duì)角線附近，那么Z(r,θ)的值就越??；

如果采用(m-n)²作為w(m,n)，那么公式(4)就變?yōu)椋?/p>

此即對(duì)比度；

步驟三：計(jì)算參數(shù)Z的積分(求和)Z′：通過公式(6)來計(jì)算Z′(θ)；

Z′(θ)＝∫Z(r,θ)dr 公式(6)

實(shí)際應(yīng)用中，可使用Z′(θ)的數(shù)值積分(離散求和)的形式，例如

其中，L表示距離r劃分的數(shù)目，r_l表示第l個(gè)距離。

步驟四：搜索Z′(θ)較為明顯的極小值，確定紋理方向：

Z′(θ)的極小值所對(duì)應(yīng)的方向即圖像中的紋理方向。對(duì)于Z′(θ)有小幅波動(dòng)起伏干擾的情況，可以先對(duì)Z′(θ)進(jìn)行平滑去除小幅波動(dòng)起伏干擾后，再搜索其明顯的極小值確定紋理方向。

當(dāng)然，本發(fā)明還可應(yīng)用于其他技術(shù)領(lǐng)域解決具體的技術(shù)問題，上文所述應(yīng)用于紋理方向精細(xì)估算僅是本發(fā)明的具體應(yīng)用之一，不是用來限制本發(fā)明的應(yīng)用領(lǐng)域。原則上，凡是應(yīng)用本發(fā)明提供的方法計(jì)算GLCM都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。