摘要在当今的世界中，纹理特征的提取在全世界的范围内广为应用，同时在对有用的信息的提取方面去到了至关重要的作用。人们不仅深入扩展和挖掘研究纹理特征提取的各种经典方法及作用，而且纹理特征提取的新方法也在不断被发现，通过新的方法与经典方法相互融合，形成纹理图像方面良好的发展。纹理特征的运用领域也得到了当代人们的关注，渐渐成为数字图像处理的新且便捷的方法手段之一。23332
该课题主要是进行基于纹理特征方法的图像分析系统设计，在人类对纹理的视觉感观研究基础之上，Tamura等人提出了另一种基于视觉感观的纹理特征表达方法。Tamura纹理特征中的粗糙度等特征值可通过不同尺寸窗口的像素的滑动加权均值来取得。Tamura纹理特征相对于其他纹理特征的提取方法更加直观，即具有了视觉上的意义。
本课题主要研究如何通过图片提取海洋空气动力学粗糙度（即后面提到的海面粗糙度）。海面粗糙度是描述海面粗糙程度的物理量，其参数在很大程度上反映了大气对于海洋之间相互能量传输过程的总体特征，也就海面波浪差与海面风速之间相互的关系，是海洋物理学研究中的一个重要的物理参量。其中，海面粗糙度依赖于水面与空气相互作用，它是研究海洋与大气能量传输最为关键的参数之一，对于各项海洋气候学、海洋工程、航海事业、海气相互作用和军事海洋研究来讲起了非常重要。 目前，海洋粗糙度的有关研究主要通过海洋毫米波以及微型波的传感技术，借助微波散射仪、卫星高度计等仪器测得数据，用于提取出海面的粗糙度。
本课题论文从一定量的海面图片的像素颜色值入手，通过Tamura对于粗糙度的算法实现对海面粗糙度的提取以及其他视觉纹理特征，最后再通过风速的实验数据加以验证，找到相对应的物理函数关系。
在数据检验的过程中，该课题主要依据1990年熊康所提出的海面10m高度与任意高度粗糙度的换算比例，再通过计算风速经验的表达式，测量大约10m高的该坐标点的像素颜色值作为自变量，所得到的海（江）面粗糙度作为最终所求的因变量，也就是通过Tamura公式中粗糙度的有关计算得到海面或者江面粗糙度为因变量，最后一定的数值之间的关系。
综上所述，本文从数字图像角度，通过研究图像海面图像相关的纹理特征与风速之间的关系，提出了用已知图像对象能够提取到的特征参数以用于求取海面粗糙度的可行性和方法，为从数字图像处理领域求取海洋及其风速有关的环境的特征参数提供了技术指导性和参考性。
毕业设计说明书（论文）外文摘要
风速来求出江面粗糙度或者海面粗糙度并且记录成参数值，分别令图片的坐标和该坐标点的像素颜色值作为自变量，所得到的海（江）面粗糙度作为最终所求的因变量，也就是通过Tamura公式中粗糙度的有关计算得到海面或者江面粗糙度为因变量，最后一定的数值之间的关系。
综上所述，本文从数字图像角度，通过研究图像海面图像相关的纹理特征与风速之间的关系，提出了用已知图像对象能够提取到的特征参数以用于求取海面粗糙度的可行性和方法，为从数字图像处理领域求取海洋及其风速有关的环境的特征参数提供了技术指导性和参考性。
毕业论文关键词：数字图像处理、海面粗糙度、纹理特征、视觉感受、Tamura提取方法、像素滑动均值等。
Title    Image Analysis system based on the texture feature                    
Abstract 采用纹理特征方法的图像分析系统设计:http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_16346.html