基于模糊类别共生矩阵的纹理疵点检测方法

纹理图像中的不规则部分通常称为疵点。纹理通常由空间分布和灰度分布共同描述,由于灰度共生矩阵能兼顾二者,因此具有很好的描述纹理的能力,不过其对纹理的正常部分与不正常部分的区分能力仍然有限,且计算效率低。为克服灰度共生矩阵以上的不足,提出了一种用模糊类别共生矩阵的方法来检测不规则纹理。该方法首先通过学习纹理的基本特征,如纹理的灰度概率密度分布、纹理主方向和周期等来确定模糊类别共生矩阵的一些关键参数,并将灰度级划分为几个纹理色调类别;然后根据后验概率函数得出各个灰度级对每个色调类别的模糊隶属度,同时计算模糊类别共生矩阵,并提取一些更为简单的特征;最后利用异常点检测的方法,即可很好地区分正常纹理和疵点。实践证明,该方法不仅比已有的灰度共生矩阵方法更简单,计算效率更高,而且能更好地表示不规则纹理。