Texturanalysen

Texturanalysen beschäftigt sich mit der quantitativen Beschreibung von Oberflächenstrukturen in Bildern, wobei Textur als räumliche Variation von Intensitäten oder Mustern verstanden wird. Ziel ist es, Eigenschaften wie Glätte, Regelmäßigkeit oder Orientierung zu erfassen und für Aufgaben wie Klassifikation, Segmentierung oder Materialerkennung nutzbar zu machen.

Zu den zentralen Ansätzen gehören statistische Texturmodelle, die Textur über Grauwert- oder Intensitätsverteilungen und deren räumliche Abhängigkeiten beschreiben, zum Beispiel Grauwert-Kooccurrence-Matrizen (GLCM) und daraus abgeleitete Haralick-Merkmale. Darüber hinaus existieren modellbasierte Ansätze wie Markov Random Fields oder Fraktaltexturen. Bildfilterbasierte Methoden nutzen Frequenz- oder Orientierungseigenschaften, etwa Gabor-Filter oder Local Binary Patterns (LBP). Multiskalige Verfahren wie Wavelet- oder Laplace-Pyramiden-Transformationen erfassen Textur über verschiedene Auflösungen.

Vorgehen: In der Praxis erfolgt oft eine Vorverarbeitung (Rauschentfernung, Normalisierung). Danach werden Texturmerkmale extrahiert und zu Merkmalsvektoren zusammengefasst. Diese dienen als Eingabe für Klassifikatoren (z. B. SVM, Random Forest), Segmentierungsmethoden oder Clustering. Die Qualität der Analyse wird durch geeignete Metriken bewertet und je nach Anwendung validiert.

Anwendungen finden sich in der Bildverarbeitung und Computer Vision, der Fernerkundung, der medizinischen Bildgebung (MRT, CT), der Materialwissenschaft, der Qualitätskontrolle in der Fertigung sowie in der Landwirtschaft.

Herausforderungen umfassen Beleuchtungs- und Skalierungseffekte, Rotationsinvarianz, Rauschen, Teiltransparenz sowie die Interpretation der Merkmalkombinationen und die Generalisierung zwischen Datensätzen.