今天花果知识就给我们广大朋友来聊聊纹理分析方法,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。
皮肤纹理的特征
答皮肤纹理的特征
皮肤纹理的特征，皮肤对我们人体是有一定的保护作用，这个大部分人都知道，所以现在很多的人都是会十分的注意护肤保养的，对于护肤的知识也是知道不少。以下分享皮肤纹理的特征。
皮肤纹理的特征1
皮肤纹理分析
人类正常的肤纹人体的皮肤由表皮和真皮组成。真皮乳头向表皮突起，构成许多整齐的乳头线称为嵴线（ridge），嵴线之间凹陷部分为沟（furrow）。指（趾）掌（脚）部位的皮肤表层因皮嵴和皮沟走向不同而形成各种皮肤纹理特征。所谓皮肤纹理（dermatoglyphy）亦称皮纹，即指人体皮肤某些特定部位出的纹理图形。
人体的皮肤纹理属多基因遗传，具个体的特异型。皮肤纹理于胚胎14周形成，一旦形成终生不变，所以皮纹具有高度稳定性特点。
（1）指纹类型（finger tip patterns）:指纹是指手指端的纹理，依指端外侧三叉的有无数目分三种类型（图10-3）。
1）弓形纹（arch,a）：由平等的弓形嵴纹从一侧走向另一侧，中间隆起弓形，无三叉隆起似帐篷状者，称为帐弓纹（tented arch,at）。
2）箕形纹（loop,l）嵴纹从一侧发出后向上弯曲，又转回发生的一侧，形似簸箕状。若萁口朝向手的尺侧称为尺箕（ulner loop,lu）或称为箕，箕口朝向手的桡侧称为桡箕（radialloop,lr）或反箕。箕头的侧下方有一个三叉。所谓三叉（triradius）是指肤纹中有三组不同走向的嵴纹汇聚在一处呈y或人字形者。
3）斗形纹（whorl,w）：特点是有两个或两个三叉，嵴纹走向是同心环形（环形纹）或走向同一侧（偏形纹），此类斗形纹称为双箕斗（dorble loop whorl,wd）。上述其它非双箕斗为一般斗形纹（simplewhorl,ws）。
（2）总指嵴纹数：从箕形纹或斗形纹的中心点到三叉画一直线，计数这条直线跨过的嵴纹数目，称为嵴纹计数（ridge count）。弓形纹无三叉，其嵴纹数为0，箕形纹有一个三叉故有一个嵴纹数，斗形纹有两个三叉故有二个嵴纹数（取两个中较大的为准），将十指嵴纹数相加，即为总指嵴纹数（total finger ridge count,tfrc）。
（3）掌纹：手掌中的皮纹称为掌纹（palmar print），比较重要的是轴三叉和∠atd的测定。
轴三叉（axialtriradius）是指在腕横褶线远侧，大致在环指直下，有一呈人字形的叉d,引一直线连接于轴三叉t所形成的夹角即∠atd。其大小表明t的具体位置（图10-4）。我国正常人的∠atd平均为41°。t的位置移近掌心，则atd角增大。∠atd56°以t″表示。
（4）褶线：褶线是指手指和手掌的关节弯曲活动处明显可见的褶纹，分别称为指褶线和掌褶线。它们虽不属皮肤纹理，但其变化在某些遗传病诊断中有一定价值。
皮肤纹理的特征2
什么是皮肤纹理与皮肤张力线？
皮肤纹理是皮肤表面自然形成的很多隆起和凹陷的`纹路，简称皮纹。在皮肤的真皮结构中，一束束弹性纤维和胶原纤维总是按照一定方向排列，这种排列具有一定的走向，有的地方凹陷，有的地方凸起，从而构成了纹路，这是皮肤本身的皮纹；皱纹是另一种类型的皮肤纹理，它是由于皮肤的伸缩以及反复的表情肌的伸张与收缩导致的，这是外界影响产生的皮纹。
皮脂腺和汗腺分泌物能沿着皮纹的纹路扩展到整个皮肤表面，使皮肤变得柔润、富有弹性。皮纹与所在的部位有关，部位不同，走向和深度也不同，以面部、手掌、阴囊、颈部及关节活动处皮纹最深。皮纹细浅，则皮肤细腻而平滑。
皮肤自身的皮纹线就是皮肤张力线。人体部位不同，张力线走向不同。张力线是显微镜下可以观察到的皮肤隆起的地方，隆起处形成的皮纹又叫皮嵴，凹陷处形成的皮纹又叫皮沟。在皮沟处有许多小孔，就是俗称的汗毛孔，是汗腺导管（汗液排出的管道）开口处。皮肤自身的这种皮纹可以使皮肤拉伸，就像百褶裙一样，这也就是通常所说的皮肤具有伸缩性（延展性）。
年轻、健康、光滑的肌肤的皮嵴、皮沟明显，皮纹清晰，皮肤的伸缩性强；而老化粗糙的肌肤的皮嵴、皮沟不明显，皮纹模糊，皮肤的伸缩性降低。在外科手术中顺着皮纹下刀，创口裂开小，愈合后瘢痕不明显。
皮肤纹理的特征3
“皮肤纹理学”是一门专门学问，国内外已有专著出版。这里只能介绍一些有关常识。 在手掌和足底表面，分布着许多纤细的纹线。若用放大镜去观察，可以看到纹线分凹凸两种，凸的称“嵴”，凹的称“沟”，就象灯芯绒面子上的凹、凸条纹。这些纹线还组成各种不同的图形，称为“纹型”，其中以手指的纹型即指纹最为重要。
指纹有三种主要类型：弓、箕、螺。“弓”是最简单的指纹，纹线从手指一侧走向另一侧，并向指尖方向耸起成“弓”或“拱”形。正常人两手(十指)弓纹数一般小于7个，若等于或大于7个是遗传学上的异常征象。“箕”因形状略似“簸箕”而得名，纹线从一侧开始向指尖方向耸起后又返回原侧。
“簸箕”的“开口”具有一定重要性。从指纹图上看，右手指上的箕“开口”于右侧或左手指上的箕“开口”于左侧称“正箕”；反之即称“反箕”。“反箕”较少见，特别是不大见于第四指(无名指)。若见到较多“反箕”，特别是出现于第四、五指时，就是遗传学上的异常征象，提示有存在遗传病的可能。
“螺”又称“斗”，是以一点为中心。由许多封闭的环线或螺旋线组成的纹型。有趣的是，螺的数目和弓的数目似乎存在“反比关系”，弓越多则螺越少。有5个螺同时又有5个弓的人尚未发现过，而“箕”的数目似乎处于“中立地位”，不受螺、弓数目的太大影响，它的数目看来是“自变”的。
手掌上的皮肤皱褶称掌褶。正常人的掌褶呈“爪”字型，上面的一撇是食指边缘。下面三竖分别为一条掌纵褶和两条掌横褶。两条掌横褶合并为一条称“猿线”，这样的手称“通贯手”。正常人仅4%左有具有“通贯手”，不少染色体病患者“通贯手”出现率大大增高，“先天愚型”患者50%具有“通贯手”。
在第二、三、四、五指基部各有一个“指三叉”区，依次以a、b、c、d表示，在手掌基部、大小鱼际之间另有一个“掌三叉”，用t表示。将t和a、d分别相连就形成一个atd角，其大小具有遗传学意义。显然，t点位置越高，atd角就越大。我国正常人的atd角约40度左右。
患某些遗传病时，t点升高，atd角增大，例如“先天愚型”患者atd角可达70度左右。 脚掌部也有皮纹，但较难检查，遗传学意义也较小，最重要的是出现于足底大拇趾根部朝向拇趾侧的弓纹，也常是遗传学上的一种异常特征。 。
envi中的纹理分析工具
答【嵌牛导读】：使用texture选项可以应用基于概率统计或二阶概率统计的纹理滤波。许多图像包含的区域以亮度变化为特征，而不仅仅局限于亮度值。纹理是指图像色调作为等级函数在空间上的变化。被定义为纹理清晰的区域，灰度等级相对于不同纹理的地区一定是比较接近的。envi支持几种基于概率统计或二阶概率统计的纹理滤波。
【嵌牛鼻子】：纹理分析；envi
【嵌牛提问】：如何使用envi进行纹理特征提取
【嵌牛正文】：
1. 基于概率统计的滤波（ occurrence measures ）
使用occurrence measures选项可以应用五个不同的基于概率统计的纹理滤波。概率统计滤波可以利用的是数据范围（data range）、平均值（mean）、方差（variance）、信息熵（entropy）和偏斜(skewness)。概率统计把处理窗口中每一个灰阶出现的次数用于纹理计算。下面为操作过程：
（1）在主菜单中，选择filters- > texture -> occurrence measures。在texture input file对话框选择图像文件。
注：envi5.x中是在toolbox。
（2）在occurrence measures parameter面板中（图5.2），通过 “textures to compute”部分纹理类型旁的复选框中点击，选择要创建的纹理图像。
（3）在“rows”(y)和“cols”(x)文本框中，键入处理窗口的大小。
（4）选择输出路径及文件名。点击“ok”，开始处理。所选的纹理图像将计算出来，并被放置在可用波段列表中。
2. 基于二阶概率统计的滤波（ co-occurrence measures ）
使用co-occurrence measures选项可以应用八个基于二阶矩阵的纹理滤波，这些滤波包括均值（mean）、方差（variance）、协同性（homogeneity）、对比度（contrast）、相异性（dissimilarity）、信息熵（entropy）、二阶矩（second moment）和相关性（correlation）。
二阶概率统计用一个灰色调空间相关性矩阵来计算纹理值，这是一个相对频率矩阵，即像元值在两个邻近的由特定的距离和方向分开的处理窗口中的出现频率，该矩阵显示了一个像元和它的特定邻域之间关系的发生数。例如，下图所示的二阶概率矩阵是在一个3x3的窗口中，由每一个像元和它的水平方向的邻域生成的（变换值x=1,y=0）。一个3×3基窗口中的像元和在水平方向变换了一个像元的3×3窗口中的像元被用来生成二阶概率矩阵。下面为操作过程。
（1）选择filters -> texture- > co-occurrence measures，在texture input file对话框选择图像文件。
注：envi5.x中是在toolbox。
（2）在co-occurrence texture parameters对话框中（图5.4）。通过 “textures to compute”部分纹理类型旁的复选框中点击，选择要创建的纹理图像。
（3）在“rows”(y)和“cols”(x)文本框中，键入处理窗口的大小。
（4）键入x、y变换值（co-occurrence shift），用于计算二阶概率矩阵。
（5）选择灰度量化级别（greyscale quantization levels）：none、64、32或者16。
（6）选择输出路径及文件名。点击“ok”，开始处理。所选的纹理图像将计算出来，并被放置在可用波段列表中。
嵌牛总结：介绍了使用envi中的工具进行纹理特征提取
掌纹识别的掌纹纹理
答掌纹可以被认为是无规则但在个体间独一无二的一种纹理。有很多方法是针对纹理分析处理掌纹图像的。如gabor滤波[18~20]、小波变换[21~23]、傅立叶变换[24]和局部能量[25]等方法。与指纹相比，掌纹上有很多折痕，wu提取有向线能量特征将这些折痕特征向量化[25]，用于掌纹识别。李文新通过傅立叶变换将掌纹图像变换到频域[24]，然后再将变换后的图像分别计算r能量和 能量，最后通过分级匹配方法对提取的特征进行匹配识别。
kong等人将虹膜识别[26]中的基于二维gabor的相位编码方法用于掌纹图像的特征提取。该方法把gabor滤波后的图像进行相位编码，称作palmcode，这样在特征向量中只保存了相位信息。由于这种算法只采用了一个方向的gabor滤波器提取掌纹图像的特征，掌纹图像其他方向的信息丢失。文献在这种算法的基础上进行改进，提出了采用4个方向的gabor滤波器同时提取掌纹图像的相位特征，然后通过融合准则将这4个方向的相位特征融合为一个，称为fusioncode。这种算法很好的利用了gabor滤波器的方向性，使得算法的正确识别率大大提高。但是，这种算法需要计算4次gabor滤波器与图像的卷积运算，使得计算复杂度明显增加。
采用纹理分析的方法处理掌纹图像可以有效的避免图像在空域中噪声的影响，简化甚至免去图像预处理步骤。同时，采用纹理能量描述掌纹，除了空间位置外，还能够利用纹线的粗细程度这一性质进行区分。这种方法能够较好的保持掌纹图像的类间区分性和类内紧凑性。
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