一种用于表征织物纹理的索贝尔算子滤波细节特征提取方法

摘要

本发明属于数字图像处理和模式识别领域，特别涉及一种用于表征织物纹理的索贝尔算子滤波细节特征提取方法。首先采用一维快速傅里叶变换分别求出织物图像的横向和纵向基本循环周期大小，然后对织物图像分别进行水平和垂直Sobel算子滤波处理，在此基础上，依据织物纹理基本循环周期以及遍历法原理计算四个极值灰度统计量作为细节特征。由此提取的四个特征分别表征了纹理的横向边缘极大统计信息、横向边缘极小统计信息、纵向边缘极大统计信息和纵向边缘极小统计信息，因此由它们组成的特征向量能够实现对织物纹理细节的全面表征，且相互之间具有明显的互补性。本发明不需要对Sobel算子滤波后的图像实施二值化处理，同时更丰富地保留了滤波后图像的有用信息。