纹理跟踪

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。

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。

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。

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。

图像特征提取的重要方法之一是纹理方向特征的提取，该方法利用代码有效地从图像中提取水平和垂直方向的纹理信息，具有显著的效果。

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。

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。

基于灰度共生矩阵的图像纹理分析 1. 引言 在现代图像处理和分析领域，纹理分析能够帮助我们从图像中提取有关表面质感和结构的重要信息。 2. 灰度共生矩阵（GLCM）概述 灰度共生矩阵是一种描述图像中不同灰度级像素点在特定方向和间隔上的联合分布的工具，能够有效反映出纹理的空间依赖性。 3. 构建灰度共生矩阵的步骤 选择方向：0°、45°、90°、135°。 设置间隔距离：常用1个像素单位的间隔。 计算矩阵元素：分析同一方向上不同距离的灰度级关系。 4. 矩阵特征 对称性：如0°方向和180°方向的纹理相同。 矩阵阶数：取决于图像的灰度级数量。 元素分布：决定了纹理变化的频率、粗细和均匀性。 5. 二次统计特征量分析 对比度：反映纹理的清晰度或深浅变化。 相关性：描述像素间灰度的线性依赖关系。 能量：衡量纹理的均匀性。 同质性：表示纹理的平滑程度。 6. 应用场景 基于灰度共生矩阵的纹理分析在多个领域得到广泛应用，如云层分类、遥感图像区域识别等，成为图像处理和计算机视觉中的重要工具。 7. 结论 通过GLCM提取的统计特征，能够将复杂的纹理信息转化为可量化的指标，为进一步的图像识别和分析提供支持。

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

优化cameanshift的跟踪程序，操作简便，注释清晰明了。