一种新的基于局部傅立叶级数的纹理描述子

纹理分析在图象分析和模式识别中起着非常重要的作用，而纹理描述又是其中一个基础的研究课题。由于均匀纹理其局部的灰度分布与空间关系在整体上具有周期性，因此可以用这种局部信息来很好地刻划不同纹理的差异。为了获得良好的纹理分类效果，利用象素点八近邻灰度之间的空间相关性，提出了用八近邻的傅立叶级数作为纹理刻划的新方法。该方法视象素点的八近邻为周期列，并首先通过计算其傅立叶级数，进而来得到整幅图象的局部傅立叶级数图，然后将通过对该傅立叶级数图幅值进行量化而获得的直方图作为纹理描述子（该纹理描述子具有平移旋转不变性）；最后用13种Brodatz纹理来进行分类。实验结果表明，该描述子具有良好的分类能力。