利用傅里叶变换提取图像纹理特征新方法

研究发现,由图像傅里叶周向谱传统算法得到的频谱分布不能够真正反映其频率特性。因此,根据傅里叶变换的共轭对称性,提出了更具有一般性的长方环傅里叶周向谱能量百分比新算法。该算法均匀地把图像功率谱分成20个等间距同心长方环,计算每一个长方环内功率谱能量占总能量的比值作为图像频率分布特征。实验证明,新算法能更好地反映具有一般性的不同频率图像的纹理特征。在对作物缺乏营养元素诊断识别研究中,新算法提取的特征有效性远远高于传统算法,使识别的准确率达到82%以上。