重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2023, Vol. 37 ›› Issue (10): 117-126.

• “扩展现实（ＸＲ）理论与技术及应用”专栏 • 上一篇    下一篇

利用偏振信息的偏振图像纹理特征提取

刘云清，姜晓娇，段 锦   

  1. （长春理工大学 电子与通信工程学院，长春 １３００１２）
  • 出版日期:2023-11-20 发布日期:2023-11-20
  • 作者简介:刘云清，男，博士，教授，主要从事自动控制与测试技术研究，Ｅｍａｉｌ：２３４５７７１４２＠ｑｑ．ｃｏｍ；通信作者 段锦，男，博 士，教授，主要从事光电成像、图像处理和目标识别研究，Ｅｍａｉｌ：ｄｕａｎｊｉｎ＠ｖｉｐ．ｓｉｎａ．ｃｏｍ。

Extracting texture features of polarized images using polarization information

  • Online:2023-11-20 Published:2023-11-20

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摘要： 偏振成像技术能够反映出传统光学成像所无法反映的物体特征，有效地增强物体 特征的对比度。针对传统纹理特征提取方法加权平均光强图像 ４种空间信息下的灰度共生矩 阵特征，造成图像纹理特征细节缺失，难以从灰度对比差异角度完整地提取图像纹理特征等问 题，结合偏振信息，提出一种偏振灰度差异共生矩阵对偏振图像纹理特征进行提取，并以偏振灰 度差异共生矩阵的特征为研究依据，分别推导出均质性、离散性、粗糙性、相异性 ４种特征参量 作为图像的偏振纹理特征参量。旋转偏振相机前面的偏振片获取偏振光强图像并进行实验，结 果表明，偏振光强图像纹理特征的均匀程度、离散程度、粗糙程度和相异程度在不同偏振方向上 不会反映出较大差异。通过偏振灰度差异共生矩阵提取到的 ４种偏振纹理特征参量图像，随着 偏振方向的变化，都反映出了显著差异。

关键词: 偏振信息, 纹理特征, 偏振灰度差异共生矩阵, 偏振纹理特征参量

中图分类号: 

  • ＴＰ３９１．４