图像纹理分析

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。

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。

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。

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。

这篇文章探讨了用于纹理图像分割的可变形模型，包括蛇、单相水平集和多相水平集。所有这些模型都使用基于字典的纹理表示。具体方法详见Anders Bjorholm Dahl和Vedrana Andersen Dahl在ICPR 2014年会议上的《字典蛇》以及他们在SCIA 2015年会议上的《基于字典的图像分割》。下载代码请访问：ICPR 2014年会议链接和SCIA 2015年会议链接。

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。

Gabor小波是一种常用的方法，用于提取图像的纹理特征，特别适合matlab语言编写的实现。它简单易用且运行稳定。

随着技术的进步，图像缝合技术在纹理合成和转移中发挥着越来越重要的作用。这项技术使得从一个图像中提取纹理并将其应用到另一个图像变得更加高效和精确。

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。

Jmap是一种用于边缘检测的算法，对噪声和纹理具有鲁棒性。 使用方法- 编译：mex scale_sum.cpp- 读取图像：img = imread('老虎.jpg')- 计算Jmap：Jmap = cmp_Jmap(img, 3, 7)- 显示结果：imshow(img); title('原始图像'); imshow(Jmap); title('Jmap')