纹理分割的可变形模型利用基于字典的纹理表示演化曲线进行纹理图像分割-MATLAB开发

在中，我们介绍了一组函数和脚本，用于从X射线投影数据中计算分割图像。这些脚本通过参数化可变形曲线直接处理数据，实现了图像的精确分割。本方法由达尔、达尔和汉森在2017年的《测量科学与技术》中描述。

该数据集包含一系列自然纹理和人工纹理图片，适用于Matlab平台进行纹理图像分割实验研究。

我们提出了一种紧凑的随机访问矢量表示方法，用于表示由具有相对平滑内部颜色变化的混合区域组成的固体纹理。

图像纹理分析包括统计分析法、结构分析法、频谱分析法和模型分析法。这些方法可以帮助深入理解图像的纹理特征。

灰度共生矩阵：图像纹理分析利器 灰度共生矩阵 (GLCM) 是一种用于分析图像纹理的强大工具，它通过研究图像中像素对的灰度关系来描述纹理特征。 核心原理： GLCM 统计图像中具有一定空间关系的像素对的灰度值组合出现的频率。例如，它可以计算在特定距离和方向上，灰度值为 i 的像素与灰度值为 j 的像素同时出现的次数。 方向与距离： 通常，GLCM 会在 4 个主要方向上计算 (水平、垂直、45 度对角线、135 度对角线)，并且可以根据纹理特征选择不同的步长距离。 纹理特征提取： 通过 GLCM 可以计算多种纹理特征，常见的包括： 能量： 反映图像灰度分布的均匀程度和纹理的粗细度。 熵： 度量图像纹理的复杂程度，熵值越大，纹理越复杂。 相关性： 表示图像纹理的方向性。 对比度： 反映图像的清晰度和纹理沟壑的深浅。 MATLAB 实现： MATLAB 提供了强大的图像处理工具箱，可以方便地计算 GLCM 和提取纹理特征。 应用领域： GLCM 在图像分类、目标识别、医学图像分析等领域有广泛应用。

Brodatz纹理图像库是一个广泛使用的资源，特别适用于纹理图像的获取和分享。它包含了丰富多样的纹理图像，可以满足不同领域的需求。使用这个图像库，可以轻松获取到多种风格和特性的纹理图像，为设计和研究提供了便利。Brodatz纹理图像库的分享和应用，有助于推动纹理图像在各个领域的应用和发展。

根据输入的GLCMS计算纹理特征的Matlab开发。

在人脸识别领域的图像处理中，使用Matlab编写了基于Gabor滤波的程序代码。

提供了使用 Matlab 实现 Tamura 纹理特征提取的代码示例，涵盖了粗糙度、对比度、方向性等关键特征的计算方法。