一种无参数共生矩阵的创建方法
【专利摘要】本发明公开了一种无参数共生矩阵的创建方法，包括：1）首先计算已知图像I对应的梯度图像Ig；2）然后将原图像和梯度图像的值映射到同一个区间；3）构建一个方阵，此方阵的边长为灰度级范围；获取I和Ig对应坐标点的灰度值对(gi，gj)，把灰度值对(gi，gj)的出现次数记录到该方阵的坐标(gi，gj)处，作为方阵该坐标处的值v(gi，gj)；4）将方阵中各坐标处的值归一化为出现的概率P（gi，gj），便获得归一化的无参数的灰度共生矩阵。本发明可以直接在三维或二维空间应用；与传统的灰度共生矩阵相比，实现了完全的无参数化，避免了参数指定的问题，而且计算更加简便，可用来对图像的纹理进行快速计算。
【专利说明】一种无参数共生矩阵的创建方法【技术领域】
[0001]本发明属于数字信号处理或医学图像处理领域，涉及一种无参数共生矩阵的创建方法。
【背景技术】
[0002]共生矩阵一般用来描述矩阵内部元素的共生关系。在图像处理领域，经常需要计算灰度共生矩阵来描述图像内部的纹理特征。常用的计算灰度共生矩阵的方法是1973年由 Haralick提出的灰度共生矩阵[Haralick R and Shanmugam K.“Textural features forimage classification，，.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, SMC-3(6):610 - 621，1973.]。其共生矩阵的计算方法为:首先取灰度值的级数为L的图像(NXN)中任意一点(x，y)，其灰度值为gl;另一个偏离它的(x+a,y+b)的灰度值为g2,此两点形成一个灰度值对化1^2)。令点(x，y)在整个画面上移动，则会得到各种(gl，g2)值。则(gl，g2)的组合共有P (L，2)种。对于整个图像，统计出每一种(gl，g2)值出现的次数，然后排列成一个方阵，再用(gl，g2)出现的总次数将它们归一化为出现的概率P (gl，g2)，便获得归一化的灰度共生矩阵。参数(a，b)取不同的数值组合，可以得到不同情况下的联合概率矩阵。其中参数a和b决定了共生矩阵的内容。当a=l，b=0时，像素对相对关系是水平的，即O度扫描；当a=0，b=l时，像素对相对关系是垂直的，即90度扫描；当a=l，b=l时，像素对是右对角线的，即45度扫描；当a=-l，b=l时，像素对是左对角线，即135度扫描。
[0003]这样，两个像素灰度级同时发生的概率，就将(X，y)的空间坐标转化为“灰度对”(gl, g2)的描述，形成了灰度共生矩阵。
[0004]通常灰度共生矩阵用两个位置的像素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图像亮度变化的二阶统计特征，是定义一组纹理特征的基础。一幅图像的灰度共生矩阵能反映出图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，是分析图像的局部模式和它们排列规则的基础。
[0005]传统的共生矩阵存在两个问题，一个是需要指定参数a和b ;另一个是限于二维空间，如果拓展到三维，参数指定的问题将会更加突出。
【发明内容】
[0006]本发明解决的问题在于提供一种无参数共生矩阵的创建方法，可以直接在三维或者二维空间应用的无参数共生矩阵，能够快速描述图像的纹理。
[0007]本发明是通过以下技术方案来实现:
[0008]一种无参数共生矩阵的创建方法，包括以下操作:
[0009]I)首先计算已知图像I对应的梯度图像Ig，I和Ig大小相同；
[0010]2)然后将原图像和梯度图像的值映射到同一个区间；
[0011]3)构建一个方阵，此方阵的边长为灰度级范围，其值与步骤2)的区间范围相对应；获取I和Ig对应坐标点的灰度值对(gi，gj)，把灰度值对(gi，gj)的出现次数记录到该方阵的坐标(gi，gj)处，作为方阵该坐标处的值v(gi，gp ;
[0012]4)将方阵中各坐标处的值归一化为出现的概率P (gygj)，便获得归一化的无参数的灰度共生矩阵。
[0013]所述的已知图像为二维或者三维图像，被描述为二维矩阵或者三维矩阵。
[0014]所述步骤2)是将Ig的值映射到I的一个灰度值区间[0，N]，或者将I和Ig的值映射到一个共同的区间[0，M]；
[0015]所述映射是对已知图像I和梯度图像Ig的矩阵的像素值进行映射。
[0016]所述的归一化是采用以下公式计算:
【权利要求】
1.一种无参数共生矩阵的创建方法，其特征在于，包括以下操作: 1)首先计算已知图像I对应的梯度图像Ig，I和Ig大小相同； 2)然后将原图像和梯度图像的值映射到同一个区间； 3)构建一个方阵，此方阵的边长为灰度级范围，其值与步骤2)的区间范围相对应；获取I和Ig对应坐标点的灰度值对(gi，gj)，把灰度值对(gpgj)的出现次数记录到该方阵的坐标(gi，gj)处，作为方阵该坐标处的值V (gi，gj); 4)将方阵中各坐标处的值归一化为出现的概率PCgi, gj)，便获得归一化的无参数的灰度共生矩阵。
2.如权利要求1所述的无参数共生矩阵的创建方法，其特征在于，所述的已知图像为二维或者三维图像，被描述为二维矩阵或者三维矩阵。
3.如权利要求1所述的无参数共生矩阵的创建方法，其特征在于，所述步骤2)是将Ig的值映射到I的一个灰度值区间[O，N]，或者将I和Ig的值映射到一个共同的区间[O，M]。
4.如权利要求3所述的无参数共生矩阵的创建方法，其特征在于，所述映射是对已知图像I和梯度图像Ig的矩阵的像素值进行映射。
5.如权利要求1所述的无参数共生矩阵的创建方法，其特征在于，所述的归一化是采用以下公式计算:
【文档编号】G06T7/40GK103514613SQ201310432237
【公开日】2014年1月15日 申请日期:2013年9月18日 优先权日:2013年9月18日
【发明者】张国鹏, 卢虹冰, 焦纯, 李宝娟, 廖琪梅, 刘洋 申请人:中国人民解放军第四军医大学