基于分形維度與灰度共生矩陣的圖像分類研究的綜述報告

基于分形維度與灰度共生矩陣的圖像分類研究的綜述報告1.前言圖像分類是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中最基本的研究任務(wù)之一，也是許多實際應(yīng)用的基礎(chǔ)。隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和性能的提升，現(xiàn)代圖像分類方法已經(jīng)從最初的手工特征提取和分類器組合轉(zhuǎn)向了深度學(xué)習(xí)方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）等。雖然深度學(xué)習(xí)方法已經(jīng)取得了相當(dāng)?shù)某晒?，但是由于其計算?fù)雜度較高且需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此在某些應(yīng)用場景下還是會受到限制。在這樣的背景下，基于分形維度與灰度共生矩陣（Gray-levelCo-occurrenceMatrix，GLCM）的圖像分類方法逐漸成為了一種備受關(guān)注的研究方向。其核心思想是利用分形維度和灰度共生矩陣等低級特征來進(jìn)行圖像分類，既可以保證分類精度，又可以降低計算復(fù)雜度和減小數(shù)據(jù)集規(guī)模的要求。本文將從分形維度和灰度共生矩陣兩個方面入手，對基于這兩種特征的圖像分類方法及其研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析和綜述。2.分形維度2.1分形及其維度分形是一類具有自相似性質(zhì)的幾何形狀，它可以在任何尺度下始終保持其形態(tài)不變。分形的自相似性給了我們一種度量分形形態(tài)復(fù)雜度的方法，那就是分形維度。在確定一個分形對象的分式維度時，通常采用兩種方法：盒維數(shù)法和相似維數(shù)法。2.2分形維度在圖像分類中的應(yīng)用通過對圖像的分形維度進(jìn)行計算，可以較好地刻畫圖像的幾何特征，進(jìn)而對圖像進(jìn)行分類。在圖像分類中，分形維度一般與其他特征一起使用，以提高分類準(zhǔn)確率。近年來，越來越多的學(xué)者開始嘗試將分形維度應(yīng)用于圖像分類中，取得了不錯的結(jié)果。其中，Zhang等人提出了一種基于分形維度和小波變換的圖像分類方法，通過將圖像進(jìn)行小波分解和分形維度計算，再將多個特征進(jìn)行融合進(jìn)行分類。實驗結(jié)果表明，在語音、圖像、視頻等數(shù)據(jù)集上，該方法均取得了較高的分類準(zhǔn)確率。3.灰度共生矩陣3.1灰度共生矩陣的概念灰度共生矩陣（GLCM）是一種描述灰度圖像中像素之間灰度分布關(guān)系的矩陣。它可以記錄每一對像素的相對位置和像素灰度值之間的關(guān)系。在GLCM中，每個元素g(i,j)表示相鄰像素i和j同時出現(xiàn)的次數(shù)，即在原始圖像中，灰度值為i的像素和灰度值為j的像素同時出現(xiàn)的次數(shù)。因此，GLCM可以從灰度分布的角度來描述圖像紋理特征。3.2GLCM在圖像分類中的應(yīng)用由于GLCM能夠?qū)D像紋理特征進(jìn)行統(tǒng)計和描述，因此逐漸成為了一種常用的圖像分類特征。通過計算GLCM矩陣，可以得到一系列的紋理統(tǒng)計特征，如對比度、相關(guān)度、能量和熵等。這些特征不僅可以用于單獨(dú)的圖像分類，還可以與其他特征一起使用，如形態(tài)學(xué)特征、顏色特征等，以提高分類準(zhǔn)確率。在實際應(yīng)用中，GLCM特征已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的分類、農(nóng)作物遙感圖像的分類、紋理圖像的分類、衛(wèi)星遙感圖像的分類等領(lǐng)域。例如，中央民族大學(xué)的沈琪琪等人提出了一種基于支持向量機(jī)的農(nóng)作物遙感圖像分類方法。該方法以灰度共生矩陣紋理特征和植物譜線的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過采用不同的預(yù)處理方法和特征選擇方法，取得了較高的分類準(zhǔn)確率。4.結(jié)論綜上所述，基于分形維度和灰度共生矩陣的圖像分類方法已經(jīng)被證明在一些具體應(yīng)用場景下具有較好的性能表現(xiàn)。雖然目前這兩種特征的圖像分類方法仍存在一些不足之處，例如計算復(fù)雜度較高、分類準(zhǔn)確率受圖像數(shù)據(jù)集質(zhì)量影響等問題，但是這些問題都可