專利名稱：利用圖案的粗糙度和方向性的紋理分類裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種用于分類有紋理的圖象的裝置；而且，更具體地，涉及一種根據(jù)其紋理圖案的粗糙度和方向性分類有紋理的圖象的裝置。
紋理感覺(jué)是人類視覺(jué)的一個(gè)重要部分。盡管物體有相似的顏色和形狀，但可以通過(guò)它們的特征紋理來(lái)區(qū)分。在感覺(jué)表面的方向和相對(duì)距離時(shí)，紋理信息是重要的。雖然對(duì)紋理的精確定義并不存在，便通常認(rèn)為它由大量元素組成，每個(gè)元素在某種程度上是可見(jiàn)的，而且在整體上這些元素稠密地、均勻地排列于一視域中，因而在圖案中具有顯著的特征空間重復(fù)性。
總的來(lái)說(shuō)，用于分類輸入圖象的紋理圖案的裝置確定每一輸入圖案屬于預(yù)定類型中的哪一類，其中這樣的分類結(jié)果被用來(lái)識(shí)別該輸入圖象。
在這樣一種裝置中，通常采用兩種方法來(lái)分類紋理圖案統(tǒng)計(jì)方法和結(jié)構(gòu)或合成方法。
統(tǒng)計(jì)方法試圖獲得紋理的整體特征，其中象素灰度的空間分布的統(tǒng)計(jì)特性被用作紋理描述符。這種方法的關(guān)鍵特點(diǎn)是該描述只依賴于點(diǎn)特性，而不直接應(yīng)用元素或子區(qū)域，這就使得這種方法在許多情況下不如結(jié)構(gòu)方法有效。
另一方面，結(jié)構(gòu)方法將紋理視為一組空間子圖案按照一定放置規(guī)則的排列。紋理圖案可由諸如直線和曲線的簡(jiǎn)單圖案元素構(gòu)成。但是，圖案元素的選擇也許是一項(xiàng)困難的任務(wù)，因?yàn)槟壳安](méi)有適用于這一任務(wù)的通用規(guī)則，而且，實(shí)際上它取決于每個(gè)用戶的直觀推斷及經(jīng)驗(yàn)或偏好。
表面的紋理由諸如細(xì)致、粗糙、光滑、顆粒狀、隨機(jī)性等特性來(lái)表征。在這些特性中，粗糙度和方向性可用作表征一紋理圖案的重要特征。粗糙度是與圖案元素的尺寸有關(guān)的性能。方向性指圖案元素或者沿一個(gè)方向放置或者沿各個(gè)方向分布的程度或趨勢(shì)。如果粗糙度和方向性被有效地量化，它們可用作分類有紋理的圖象的有效判據(jù)。
因此，本發(fā)明的首要目的是提供一種根據(jù)其圖案的粗糙度和方向性來(lái)分類有紋理的圖象的裝置。
根據(jù)本發(fā)明，提供了一種用于分類一包含多個(gè)象素的有紋理的圖象的裝置，每個(gè)象素由一灰度值代表，該裝置包括一量化器，用于從有紋理的圖象獲得一量化圖象，該量化圖象包含多個(gè)象素，每個(gè)象素由N個(gè)量化值之一表示，N是一個(gè)正整數(shù)；一掃描塊，用于沿M個(gè)掃描方向掃描該量化圖象以由此產(chǎn)生M個(gè)掃描圖象，M是一正整數(shù)；一灰度平均行程構(gòu)成塊，用于通過(guò)計(jì)數(shù)具有相同量化值的象素的行程來(lái)為M個(gè)掃描圖象中的每一個(gè)和N個(gè)量化值中的每一個(gè)提供一組行程，由此提供M×N組行程，并通過(guò)對(duì)每組行程取平均值來(lái)提供M×N個(gè)平均掃描寬度，從而形成一個(gè)其元素為該平均行程的M×N矩陣；圖案粗糙度確定塊，用于通過(guò)利用該矩陣來(lái)確定該有紋理的圖象的粗糙度；圖案方向性確定塊，用于通過(guò)利用該矩陣來(lái)確定該有紋理的圖象的方向性；及紋理分類塊，用于根據(jù)其粗糙度和方向性對(duì)有紋理的圖象進(jìn)行分類。
通過(guò)結(jié)合下列附圖對(duì)優(yōu)選實(shí)施例的描述，本發(fā)明的上述及其它特點(diǎn)將變得顯而易見(jiàn)。


圖1表示根據(jù)本發(fā)明的紋理分類裝置的示意性方框圖；圖2表示圖1所示裝置中的預(yù)處理塊的詳細(xì)方框圖；圖3A至圖3C表示輸入圖象的動(dòng)態(tài)范圍(DR)和直方圖的波峰；圖4A至4D示出應(yīng)用于圖1中所示的掃描塊中的4個(gè)掃描方向。
圖5示出由根據(jù)每個(gè)量化區(qū)間和每個(gè)掃描方向計(jì)算出的平均行程形成的一示例矩陣。
參看圖1，示出根據(jù)本發(fā)明的紋理分類裝置的示意性方框圖。該裝置包括一預(yù)處理塊100，一掃描塊200，一灰度行程矩陣(GLRLM)構(gòu)成塊300，一圖案粗糙度確定塊410，一圖案方向性確定塊420，和一紋理分類塊600。
本發(fā)明主要針對(duì)有紋理的圖象，其中紋理圖案重復(fù)出現(xiàn)，如在一沙漠或農(nóng)田中。這樣一個(gè)圖象被送入預(yù)處理塊100。
在預(yù)處理塊100中，對(duì)該有紋理的輸入圖象進(jìn)行預(yù)處理以便進(jìn)行以后的處理。具體地，該有紋理的圖象被轉(zhuǎn)換成一量化圖象，其中每一象素具有若干量化值中的一個(gè)值。
參看圖2，示出該預(yù)處理塊100的詳細(xì)方框圖，該預(yù)處理塊100包括一濾波器110，一直方圖提取器115，一動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)塊120，一波峰檢測(cè)塊130，和一自適應(yīng)量化器塊140。
濾波器110用來(lái)通過(guò)去掉包含在該輸入圖象中的噪聲，例如脈沖噪聲來(lái)獲得一濾波圖象。一種公知能保持良好邊界的交叉形中值濾波器(cross-shaped median filter)可用來(lái)減小這樣的噪聲以保留小尺寸的紋理圖象。使用中值濾波器的濾波在逐個(gè)象素的基礎(chǔ)上進(jìn)行。本領(lǐng)域中公知的其它低通濾波器可用來(lái)實(shí)現(xiàn)相同的目的。
來(lái)自濾波器110的濾波圖象被送至直方圖提取器115，其中通過(guò)將圖象中的象素的頻數(shù)標(biāo)繪為灰度值的函數(shù)來(lái)獲得該濾波圖象的直方圖。在該輸入圖象較大或包含大量明顯的紋理的情況下，一次處理整個(gè)圖象也許是不合適的。在這種情況下，在將該輸入圖象送入直方圖提取器115之前，可將其分為多個(gè)子圖象或處理塊。在直方圖提取器115中，計(jì)數(shù)圖象或子圖象中具有各個(gè)灰度，即0至255的象素的數(shù)目，以由此提供對(duì)于每一灰度值的頻數(shù)。在圖3A至3C中，示出了示例性直方圖，其中水平軸代表灰度，垂直軸對(duì)應(yīng)于輸入圖象或子圖象中具有各個(gè)灰度值的象素的頻數(shù)。
該直方圖被送入為輸入圖象確定灰度的動(dòng)態(tài)范圍(DR)的動(dòng)態(tài)范圍檢測(cè)塊。DR可定義為直方圖中其頻數(shù)不小于1個(gè)象素的最大灰度值和最小灰度值之間的一個(gè)灰度值范圍。在圖3B和3C中，DR被確定為MIN和MAX之間的一段。
DR和直方圖被送入波峰檢測(cè)塊130，在其中檢測(cè)DR內(nèi)的波峰，例如圍繞峰值點(diǎn)P1的一個(gè)波峰，如圖3A所示。檢測(cè)波峰之前，可以對(duì)直方圖進(jìn)行平滑，即通過(guò)取平均來(lái)消除直方圖中的小波動(dòng)。直方圖的波峰可定義為包含一個(gè)峰值點(diǎn)，例如P1的一簇灰度，所述峰值點(diǎn)是直方圖中的局部最大值而且其頻數(shù)大于一閾值。該閾值可被確定為該直方圖的平均頻數(shù)，在圖3A至3C中由MEAN表示。一個(gè)波峰的存在表明在輸入圖象中某一簇特定灰度出現(xiàn)的頻數(shù)遠(yuǎn)比其它的高。
定義峰值點(diǎn)之后，可利用例如Fumiaki Tomita等人在“通過(guò)結(jié)構(gòu)分析描述紋理”Description of Texture by structural Analysis (IEEE“圖象分析與機(jī)器智能”P(pán)attern analysis and machine intelligence Col.PAM1-4，No.2，1982年3月)中提出的方法來(lái)確定波峰的寬度。
具體地，為了確定一個(gè)波峰寬度W1，該圍繞峰值點(diǎn)P1的波峰近似為一個(gè)三角形，如圖3A所示。令D1和E1代表其頻數(shù)低于平均值(MEAN)且最靠近P1的左點(diǎn)和右點(diǎn)。該波峰的左下點(diǎn)和右下點(diǎn)B1和C1是直線P1D1和P1E1的延長(zhǎng)線分別與直方圖的基準(zhǔn)線即水平軸的交點(diǎn)。寬度W1被確定為區(qū)間B1C1的長(zhǎng)度。該波峰的位置也可由左點(diǎn)和右點(diǎn)來(lái)表示。
將來(lái)自波峰檢測(cè)塊130的DR與波峰信息和來(lái)自濾波器110的濾波圖象提供給自適應(yīng)量化塊140，其中波峰信息包括例如波峰的寬度和位置。
在該自適應(yīng)量化塊中，輸入圖象的動(dòng)態(tài)范圍被分為一預(yù)定數(shù)目N個(gè)量化區(qū)間，或等效地，N-1個(gè)量化閾值被確定，例如圖3B和3C所示的例子中N為4。然后，通過(guò)用相應(yīng)的量化值來(lái)表示具有包含于量化區(qū)間內(nèi)的灰度值的所有象素來(lái)形成量化圖象，其中每個(gè)象素由N個(gè)量化值之一來(lái)表示。
輸入圖象的量化，即動(dòng)態(tài)范圍的DR的分割，是考慮到波峰信息來(lái)完成的。具體地，如圖3B和3C所示，N個(gè)量化區(qū)間，例如Q1至Q4，以這樣一種方式確定，即當(dāng)所有檢測(cè)到的波峰的寬度都大于預(yù)定的峰寬度閾值時(shí)，將動(dòng)態(tài)范圍DR分為寬度相等的N個(gè)量化區(qū)間；否則，將量化區(qū)間分配給其寬度小于該波峰寬度閾值的波峰，然后，將其余區(qū)間分配給其余動(dòng)態(tài)范圍。
這就是說(shuō)，如果圖3B中所示的波峰的寬度W2大于波峰寬度閾值，Q1至Q4被確定為具有相同的寬度；而如果W2小于該閾值，則將Q1分配給包圍P1點(diǎn)的波峰，動(dòng)態(tài)范圍DR的其余部分被平均分為三部分Q2，Q3和Q4。波峰寬度閾值可以通過(guò)將動(dòng)態(tài)范圍DR除以總的量化區(qū)間數(shù)目N，例如在圖3B或3C中為4，來(lái)獲得。應(yīng)注意的是，量化區(qū)間Q1延伸到MIN，因?yàn)椴ǚ宓淖笙曼c(diǎn)B2和MIN之間的間隔大小，不足以向其分配一個(gè)完整的區(qū)間。
同樣，如果動(dòng)態(tài)范圍中有兩個(gè)波峰，如圖3C所示，則首先分別確定包圍P3和P4的波峰的寬度W3和W4。當(dāng)W3和W4都小于波峰寬度閾值時(shí)，把Q1和Q4分別分配給每個(gè)波峰，而其余的動(dòng)態(tài)范圍被分為兩個(gè)相等寬度的量化區(qū)間Q2和Q3。
隨后，將量化圖象輸入圖1中所示的掃描塊。在掃描塊200中，對(duì)該量化圖象進(jìn)行若干方向的掃描。參看圖4A至4D，示出了根據(jù)本發(fā)明在掃描塊中執(zhí)行掃描的多個(gè)掃描方向，這些方向是水平(H)，垂直(V)，右上角與左下角之間的第一對(duì)角方向(D1)和左上角與右下角之間的第二對(duì)角方向(D2)，按照本實(shí)施例，為一個(gè)量化圖象提供4個(gè)方向的4個(gè)掃描圖象。
將這些掃描圖象提供至GLRLM構(gòu)成塊300，其中為每一掃描方向和每一量化區(qū)間計(jì)數(shù)行程，即在掃描圖象中的屬于同一量化區(qū)間的連續(xù)象素的數(shù)目。由于有4個(gè)掃描方向和4個(gè)量化區(qū)間，可確定16組行程然后，通過(guò)對(duì)包含在同一組中的行程取平均來(lái)確定平均行程。
如圖5中所示，在GLRLM構(gòu)成塊中，形成了由平均行程Lij構(gòu)成的GLRL矩陣，其中i代表4個(gè)掃描方向，例如H，V，D1和D2，j代表4個(gè)量化區(qū)間或量化值。例如，圖5中的L1至L14分別表示水平掃描圖象中與量化區(qū)間Q1至Q4相對(duì)應(yīng)的平均行程。
GLRL矩陣被耦合至圖案粗糙度確定塊410和圖案方向性確定塊420，其中通過(guò)預(yù)定的判據(jù)從GLRL矩陣分別獲得輸入紋理圖案的粗糙度和方向性。更具體地，紋理圖象的粗糙度可由下面的公式計(jì)算。
其中，Lij指第i掃描方向和第j量化區(qū)間或量化值的平均行程，i和j分別為從1至M和從1至N的正整數(shù)；M和N分別為掃描方向和量化區(qū)間的數(shù)目；K為GLRL矩陣中零元素的數(shù)目。
另一方面，紋理圖象的方向性可按照下面的公式確定。
方向性＝MAX(DH，DV，DD1，DD2).公式2
其中DH，DV，DD1和DD2分別與沿水平(H)，垂直(V)，第一對(duì)角(D1)和第二對(duì)角(D2)方向的方向性的程度相關(guān)。應(yīng)注意的是，隨著方向性的增大，有紋理的圖象沿著一個(gè)方向顯示出比沿其它方向更多的直線或類似直線的圖案。
隨后，圖案粗糙度確定塊410和圖案方向性確定塊420的輸出被送入紋理分類塊600，其中在粗糙度值和方向性值的基礎(chǔ)上把輸入圖象分為多個(gè)類型。例如，如果我們根據(jù)粗糙度把有紋理的圖象分為M1類并根據(jù)方向性把其分為M2類，則該圖象被歸為M1×M2類之一。
如上所述，有紋理的圖象在本發(fā)明的紋理圖象分類裝置中被分類。該分類結(jié)果可被用于在計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中識(shí)別紋理圖案。
雖然已結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作出了描述，但只要沒(méi)有脫離所附權(quán)利要求中所確定的本發(fā)明的精神和范圍，對(duì)本領(lǐng)域的技術(shù)人員而言作出許多變動(dòng)和修改是顯而易見(jiàn)的。
權(quán)利要求
1.一種用于分類包含多個(gè)象素的有紋理的圖象的裝置，每個(gè)象素由一灰度值表示，該裝置包括量化裝置，用于從該有紋理的圖象獲得量化圖象，該量化圖象包含多個(gè)象素，每個(gè)象素由N個(gè)量化值之一表示，N是一個(gè)正整數(shù)；用于沿M個(gè)掃描方向掃描該量化圖象以由此產(chǎn)生M個(gè)掃描圖象的裝置，M是一個(gè)正整數(shù)；用于提供一組行程的裝置，它通過(guò)計(jì)數(shù)具有相同量化值的象素的行程來(lái)為M個(gè)掃描圖象中的每一個(gè)和N個(gè)量化值中的每一個(gè)提供一組行程，以由此提供M×N組行程；用于通過(guò)對(duì)每組行程取平均來(lái)提供M×N個(gè)平均行程的裝置；用于構(gòu)成其元素為平均行程的M×N矩陣；用于通過(guò)利用該矩陣來(lái)確定該有紋理的圖象的粗糙度的裝置；用于通過(guò)利用該矩陣來(lái)確定該有紋理的圖象的方向性的裝置；以及用于根據(jù)粗糙度和方向性來(lái)分類該有紋理的圖象的裝置。
2.權(quán)利要求1的裝置，還包括一低通濾波器，其中該有紋理的圖象在被輸入量化裝置之前被輸入該低通濾波器。
3.權(quán)利要求2的裝置，其中該低通濾波器為一中值濾波器。
4.權(quán)利要求3的裝置，其中該低通濾波器為一交叉形中值濾波器。
5.權(quán)利要求1的裝置，其中該量化裝置包括用于通過(guò)將該有紋理的輸入圖象中的象素的頻數(shù)標(biāo)繪為灰度值的函數(shù)來(lái)獲得一直方圖的裝置；用于平滑該直方圖的裝置；用于檢測(cè)該直方圖中的動(dòng)態(tài)范圍的裝置，該動(dòng)態(tài)范圍是該直方圖中其頻數(shù)不少于1個(gè)象素的最大和最小灰度值之間的灰度值范圍；用于檢測(cè)該直方圖中的波峰的裝置，其中每個(gè)波峰的位置和寬度被確定；用于將每個(gè)波峰的寬度與一波峰寬度閾值進(jìn)行比較的裝置；以及裝置，用于為其寬度小于波峰寬度閾值的每個(gè)波峰分配一個(gè)量化區(qū)間，并把其余動(dòng)態(tài)范圍分為(N-P)個(gè)量化區(qū)間，P是從0至N范圍內(nèi)的一個(gè)整數(shù)并代表分配給波峰的量化區(qū)間的數(shù)目。
6.權(quán)利要求5的裝置，其中，用于檢測(cè)波峰的所述裝置包括用于檢測(cè)峰值點(diǎn)的裝置，該峰值點(diǎn)是直方圖的局部最大值且其頻數(shù)大于該頻率曲線的平均頻數(shù)；用于檢測(cè)左點(diǎn)和右點(diǎn)的裝置，所述左點(diǎn)和右點(diǎn)的頻數(shù)小于該平均頻數(shù)且最靠近該峰值點(diǎn)；用于確定左下點(diǎn)和右下點(diǎn)的裝置，所述左下點(diǎn)和右下點(diǎn)是連接峰值點(diǎn)與左點(diǎn)的直接和連接峰值點(diǎn)與右點(diǎn)的直線的延長(zhǎng)線分別與該直方圖的基準(zhǔn)線的交點(diǎn)；以及用于將波峰的寬度確定為左下點(diǎn)與右下點(diǎn)之間的長(zhǎng)度的裝置。
7.權(quán)利要求5的裝置，其中通過(guò)將動(dòng)態(tài)范圍的寬度除以N來(lái)獲得波峰寬度閾值。
8.權(quán)利要求1的裝置，其中所述M為4，且所述4個(gè)掃描方向?yàn)樗?，垂直，量化圖象的右上角與左下角之間的對(duì)角方向和左上角與右下角之間的對(duì)角方向。
9.權(quán)利要求1的裝置，其中該M×N矩陣中的元素由Lij代表，j為從1至N范圍內(nèi)的一個(gè)正整數(shù)，代表N個(gè)量化值中的每一個(gè)，而i為從1至M的正整數(shù)，代表M個(gè)掃描方向中的每一個(gè)，并且粗糙度被確定為Σi=1MΣj=1NLij/(N·M-K)]]>K為代表M×N矩陣中的零元素?cái)?shù)目的一個(gè)整數(shù)。
10.權(quán)利要求9的裝置，其中所述M為4，所述4個(gè)掃描方向?yàn)樗?，垂直，量化圖象的右上角與左下角之間的對(duì)角方向和左上角與右下角之間的對(duì)角方向，按此順序的四個(gè)方向?qū)?yīng)于i＝1至i＝4，且方向性被定義為方向性＝MAX(DH，DV，DD1，DD2)其中DH=Σj=1NL1JL2j,DV=Σj=1NL2jL1j,DD1=Σj=1NL3jL4j,D2=Σj=1NL4jL3j]]>
11.如權(quán)利要求1的裝置，其中所述分類裝置將該有紋理的圖象按粗糙度歸為M1類中的一類并按方向性歸為M2類中的一類，以由此將該有紋理的圖象歸為M1×M2類中的一類。
全文摘要
用于根據(jù)圖案的粗糙度和方向性來(lái)分類一有紋理的圖象的裝置包括用于從該有紋理的圖象獲得一量化圖象的量化器，用于沿M個(gè)掃描方向掃描該量化圖象以由此提供M個(gè)掃描圖象的掃描塊，灰度平均行程構(gòu)成塊，圖案粗糙度確定塊，圖案方向性確定塊，以及用于根據(jù)粗糙度和方向性來(lái)分類該有紋理的圖象的紋理分類塊。
文檔編號(hào)G06T7/40GK1164716SQ96120368
公開(kāi)日1997年11月12日 申請(qǐng)日期1996年10月28日 優(yōu)先權(quán)日1996年5月8日
發(fā)明者金鎮(zhèn)憲 申請(qǐng)人:大宇電子株式會(huì)社