图1.3  纹理特征提取方法分类
常用矩阵方法，如灰度共生矩阵，灰度行程统计，灰度差分统计，交叉对角矩阵，灰度梯度矩阵，其他方法研究的学者及相关论文不多，如局部灰度统计，自相关函数，半方差图，纹理谱统计等。小波变换方法最新有些新突破，由于Gabor小波可以利用其基函数的正交性有效地提取纹理特征，而且可以消除冗余信息，并且采用Gabor小波方法计算得到的纹理特征向量具有较高的文数，张刚，马宗民[21]等人提出一种采用Gabor小波的纹理特征提取方法。
燕山大学练秋生，刘春亮研究的基于 Gabor 滤波器和 LBP 的分级掌纹识别。借鉴分级检索的思想，首次提出将局部二进制模式应用到掌纹识别中。先采用 Gabor 滤波器提取掌纹的全局能量特征，后采用 LBP 算子提取局部特征实现两次分类，与传统单纯Gabor 滤波器方法相比，系统的识别率有效得到提高[22]。
华侨大学陈美龙，戴声奎基于GLCM 算法对图像纹理特征进行分析，深入研究灰度共生矩阵算法，通过对纹理图像的灰度共生矩阵的计算分析和纹理特征提取实验，表明灰度共生矩阵能够反应图像并且与纹理特征描述图像的特点相对应，而且图像的 14 个纹理特征之间存在冗余，在实际中根据图像纹理特征的差异，可以选择几个显著的纹理特征对图像进行分类[23]。
周书仁，殷建平提出了一种Haar型特性局部二元模式(Haar local binary pattern，简称 HLBP)的图像纹理特征提取方法.Haar 型特征运算简单、快捷，统计局部特征有效,按其局部二元模式，结合Gabor小波滤波在不同方向、不同尺度对灰度水平图像进行特征提取有效地表达图像的纹理特征[24]。
王国德、张培林等人提出一种融合局部二进制模式得到 LBP 图像及其 GLCM，纹理特征参数选取分别为能量、对比度、相关性和逆差矩，此方法提取纹理特征平均分类正确率可达到93%，具有极强的鉴别能力[25]。
1.6 本课题研究内容
针对低碳钢MAG焊焊接过程，采用被动式视觉传感方法，利用低成本的工业摄像机配合复合减光滤光系统来消除弧光干扰，获得清晰的弧焊熔池图像。试验针对6mm厚，单边30度坡口，2mm钝边的Q235钢板，制定了最佳焊接工艺。并在极端的实验条件下（如保护气体气流量不足，添加促进气孔、夹渣生成添加物等），制定出产生各种焊缝成形缺陷的工艺。利用已有的弧焊熔池图像采集系统进行弧焊熔池图像的采集；采用图像处理技术对取得的熔池视觉图像进行图像处理，后期将24位灰度位图转换为8位位图进行熔池区轮廓提取，采用的是CV模型阀值分割法实现751类熔池图像的熔池区轮廓提取，重点是应用灰度共生矩阵算法编写程序实现焊接熔池图像的分类，为下一步的焊接质量控制打下基础。
主要研究内容：
(1)制定MAG焊焊接工艺试验，人为改变焊接工艺参数设计产生各种焊缝成形缺陷的工艺，如保护气体流量不足，焊偏，焊漏等；
(2)采集清晰的最佳工艺及各种焊缝成形缺陷的弧焊熔池图像；
(3)分析各类图像的特征，运用灰度共生矩阵算法提取GLCM特征值，实现图像分类；
(4)设计、编写程序提取图像轮廓，运用灰度共生矩阵算法提取GLCM特征值；
2 MAG焊熔池图像采集试验与图像处理分析
2.1 MAG焊熔池图像采集试验 基于纹理特征的MAG焊焊接缺陷熔池图像分类研究(3):http://www.751com.cn/cailiao/lunwen_30681.html