Вычисление текстурных признаков изображения, основанных на статистике разностей Харалика

Назначение - программа предназначена для вычисления и сохранения в виде файла текстурных признаков Харалика полутонового изображения.

Область применения - Вычисляемые признаки системы Харалика [1] используются для математического описания статистических текстур  изображения в химии, биологии, медицине, в производственных процессах для исследования поверхности металлов и др., в сельском хозяйстве, лесоводстве для  автоматизации классификации сельскохозяйственных культур, лесных угодий при картировании и инвентаризации, оценке площадей, прогнозирования урожая и других.

Используемый алгоритм - Вычисляются текстурные признаки статистики разностей серого тона в двух соседних точках Харалика [1] по квадратному окну для всех точек  односпектрального изображения и сохраняются в форме мультиспектрального файла (в формате raw). Значение  расстояния в соседних точках (модуль и направления),  и выбранные признаки задаются в диалоговых окнах. Полученный файл может использоваться при классификации изображения по текстурным признакам. Для сокращения вычислений признаков исходное изображение может быть эквализовано с уменьшением числа уровней квантования серого тона. Описание применения признаков для неконтролируемой классификации леса по текстурным признакам аэроснимков содержится в [2] и во вложенном файле. 

[1] R.M. Haralick, K. Shanmugam, I. Dinstein. Textural Features for Image Classification // IEEE Trans. Syst. Man. Cybern. 1973,Vol. SMS-3, pp. 610 -621.

[2] Sidorova V.S. Unsupervised Classification of Image Texture. // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2008 - . Vol. 18,  N 4. - P. 694-700.

Функциональные возможности ограничены объемом памяти компьютера. 

Во вложенном файле проиллюстрировано применение признаков Харалика для автоматизации распознавания леса на аэроснимках определенного масштаба. На  черно-белых аэроснимках масштаба 1:50 000, текстура лесных сообществ формируется чередованием темных и светлых пятен, соответствующих группам деревьев различных пород. Визуальный анализ аэроснимков (дешифрирование) является составной частью  инвентаризации и мониторинга в лесоводстве. Текстурных свойств  изображений часто бывает достаточно, чтобы различить тип леса и его возраст. Наземная таксация (точное выборочное измерение параметров деревьев и характеристик лесных сообществ) осуществляется лесоводами в наиболее однородных частях контуров, построенных визуальным дешифрированием. Однако, визуальному дешифрированию свойствен субъективизм. Автоматизация в описании текстур и сегментации изображения позволяет избежать этого недостатка. По крайней мере, она может быть существенным подспорьем при проведении инвентаризации с помощью аэроснимков. Хороший выбор признаков и схемы сегментирования обеспечит правильное проведение границ.

Инструментальные средства создания - Алгоритм реализован в программной среде системы объектно-ориентированного программирования Visual C++ версии 5.0 фирмы Microsoft c библиотекой классов MFC, разработанной для ОС Windows..