一種無(wú)參數(shù)共生矩陣的創(chuàng)建方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)參數(shù)共生矩陣的創(chuàng)建方法，包括：1）首先計(jì)算已知圖像I對(duì)應(yīng)的梯度圖像Ig；2）然后將原圖像和梯度圖像的值映射到同一個(gè)區(qū)間；3）構(gòu)建一個(gè)方陣，此方陣的邊長(zhǎng)為灰度級(jí)范圍；獲取I和Ig對(duì)應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)的灰度值對(duì)(gi，gj)，把灰度值對(duì)(gi，gj)的出現(xiàn)次數(shù)記錄到該方陣的坐標(biāo)(gi，gj)處，作為方陣該坐標(biāo)處的值v(gi，gj)；4）將方陣中各坐標(biāo)處的值歸一化為出現(xiàn)的概率P（gi，gj），便獲得歸一化的無(wú)參數(shù)的灰度共生矩陣。本發(fā)明可以直接在三維或二維空間應(yīng)用；與傳統(tǒng)的灰度共生矩陣相比，實(shí)現(xiàn)了完全的無(wú)參數(shù)化，避免了參數(shù)指定的問(wèn)題，而且計(jì)算更加簡(jiǎn)便，可用來(lái)對(duì)圖像的紋理進(jìn)行快速計(jì)算。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種無(wú)參數(shù)共生矩陣的創(chuàng)建方法【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于數(shù)字信號(hào)處理或醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域，涉及一種無(wú)參數(shù)共生矩陣的創(chuàng)建方法。
【背景技術(shù)】
[0002]共生矩陣一般用來(lái)描述矩陣內(nèi)部元素的共生關(guān)系。在圖像處理領(lǐng)域，經(jīng)常需要計(jì)算灰度共生矩陣來(lái)描述圖像內(nèi)部的紋理特征。常用的計(jì)算灰度共生矩陣的方法是1973年由 Haralick提出的灰度共生矩陣[Haralick R and Shanmugam K.“Textural features forimage classification，，.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, SMC-3(6):610 - 621，1973.]。其共生矩陣的計(jì)算方法為:首先取灰度值的級(jí)數(shù)為L(zhǎng)的圖像(NXN)中任意一點(diǎn)(x，y)，其灰度值為gl;另一個(gè)偏離它的(x+a,y+b)的灰度值為g2,此兩點(diǎn)形成一個(gè)灰度值對(duì)化1^2)。令點(diǎn)(x，y)在整個(gè)畫(huà)面上移動(dòng)，則會(huì)得到各種(gl，g2)值。則(gl，g2)的組合共有P (L，2)種。對(duì)于整個(gè)圖像，統(tǒng)計(jì)出每一種(gl，g2)值出現(xiàn)的次數(shù)，然后排列成一個(gè)方陣，再用(gl，g2)出現(xiàn)的總次數(shù)將它們歸一化為出現(xiàn)的概率P (gl，g2)，便獲得歸一化的灰度共生矩陣。參數(shù)(a，b)取不同的數(shù)值組合，可以得到不同情況下的聯(lián)合概率矩陣。其中參數(shù)a和b決定了共生矩陣的內(nèi)容。當(dāng)a=l，b=0時(shí)，像素對(duì)相對(duì)關(guān)系是水平的，即O度掃描；當(dāng)a=0，b=l時(shí)，像素對(duì)相對(duì)關(guān)系是垂直的，即90度掃描；當(dāng)a=l，b=l時(shí)，像素對(duì)是右對(duì)角線(xiàn)的，即45度掃描；當(dāng)a=-l，b=l時(shí)，像素對(duì)是左對(duì)角線(xiàn)，即135度掃描。
[0003]這樣，兩個(gè)像素灰度級(jí)同時(shí)發(fā)生的概率，就將(X，y)的空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為“灰度對(duì)”(gl, g2)的描述，形成了灰度共生矩陣。
[0004]通?；叶裙采仃囉脙蓚€(gè)位置的像素的聯(lián)合概率密度來(lái)定義，它不僅反映亮度的分布特性，也反映具有同樣亮度或接近亮度的象素之間的位置分布特性，是有關(guān)圖像亮度變化的二階統(tǒng)計(jì)特征，是定義一組紋理特征的基礎(chǔ)。一幅圖像的灰度共生矩陣能反映出圖像灰度關(guān)于方向、相鄰間隔、變化幅度的綜合信息，是分析圖像的局部模式和它們排列規(guī)則的基礎(chǔ)。
[0005]傳統(tǒng)的共生矩陣存在兩個(gè)問(wèn)題，一個(gè)是需要指定參數(shù)a和b ;另一個(gè)是限于二維空間，如果拓展到三維，參數(shù)指定的問(wèn)題將會(huì)更加突出。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明解決的問(wèn)題在于提供一種無(wú)參數(shù)共生矩陣的創(chuàng)建方法，可以直接在三維或者二維空間應(yīng)用的無(wú)參數(shù)共生矩陣，能夠快速描述圖像的紋理。
[0007]本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn):
[0008]一種無(wú)參數(shù)共生矩陣的創(chuàng)建方法，包括以下操作:
[0009]I)首先計(jì)算已知圖像I對(duì)應(yīng)的梯度圖像Ig，I和Ig大小相同；
[0010]2)然后將原圖像和梯度圖像的值映射到同一個(gè)區(qū)間；
[0011]3)構(gòu)建一個(gè)方陣，此方陣的邊長(zhǎng)為灰度級(jí)范圍，其值與步驟2)的區(qū)間范圍相對(duì)應(yīng)；獲取I和Ig對(duì)應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)的灰度值對(duì)(gi，gj)，把灰度值對(duì)(gi，gj)的出現(xiàn)次數(shù)記錄到該方陣的坐標(biāo)(gi，gj)處，作為方陣該坐標(biāo)處的值v(gi，gp ;
[0012]4)將方陣中各坐標(biāo)處的值歸一化為出現(xiàn)的概率P (gygj)，便獲得歸一化的無(wú)參數(shù)的灰度共生矩陣。
[0013]所述的已知圖像為二維或者三維圖像，被描述為二維矩陣或者三維矩陣。
[0014]所述步驟2)是將Ig的值映射到I的一個(gè)灰度值區(qū)間[0，N]，或者將I和Ig的值映射到一個(gè)共同的區(qū)間[0，M]；
[0015]所述映射是對(duì)已知圖像I和梯度圖像Ig的矩陣的像素值進(jìn)行映射。
[0016]所述的歸一化是采用以下公式計(jì)算:
【權(quán)利要求】
1.一種無(wú)參數(shù)共生矩陣的創(chuàng)建方法，其特征在于，包括以下操作: 1)首先計(jì)算已知圖像I對(duì)應(yīng)的梯度圖像Ig，I和Ig大小相同； 2)然后將原圖像和梯度圖像的值映射到同一個(gè)區(qū)間； 3)構(gòu)建一個(gè)方陣，此方陣的邊長(zhǎng)為灰度級(jí)范圍，其值與步驟2)的區(qū)間范圍相對(duì)應(yīng)；獲取I和Ig對(duì)應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)的灰度值對(duì)(gi，gj)，把灰度值對(duì)(gpgj)的出現(xiàn)次數(shù)記錄到該方陣的坐標(biāo)(gi，gj)處，作為方陣該坐標(biāo)處的值V (gi，gj); 4)將方陣中各坐標(biāo)處的值歸一化為出現(xiàn)的概率PCgi, gj)，便獲得歸一化的無(wú)參數(shù)的灰度共生矩陣。
2.如權(quán)利要求1所述的無(wú)參數(shù)共生矩陣的創(chuàng)建方法，其特征在于，所述的已知圖像為二維或者三維圖像，被描述為二維矩陣或者三維矩陣。
3.如權(quán)利要求1所述的無(wú)參數(shù)共生矩陣的創(chuàng)建方法，其特征在于，所述步驟2)是將Ig的值映射到I的一個(gè)灰度值區(qū)間[O，N]，或者將I和Ig的值映射到一個(gè)共同的區(qū)間[O，M]。
4.如權(quán)利要求3所述的無(wú)參數(shù)共生矩陣的創(chuàng)建方法，其特征在于，所述映射是對(duì)已知圖像I和梯度圖像Ig的矩陣的像素值進(jìn)行映射。
5.如權(quán)利要求1所述的無(wú)參數(shù)共生矩陣的創(chuàng)建方法，其特征在于，所述的歸一化是采用以下公式計(jì)算:
【文檔編號(hào)】G06T7/40GK103514613SQ201310432237
【公開(kāi)日】2014年1月15日 申請(qǐng)日期:2013年9月18日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月18日
【發(fā)明者】張國(guó)鵬, 盧虹冰, 焦純, 李寶娟, 廖琪梅, 劉洋 申請(qǐng)人:中國(guó)人民解放軍第四軍醫(yī)大學(xué)