纹理特征公式
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纹理的特征有哪些？
答：纹理 具有 三 大标志：某种局部序列性不断重复、非随机排列、 纹理 区域内大致为均匀的统一体。 纹理 不同于灰度、颜色等 图像特征 ，它通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即：局部 纹理 信息。
纹理特征的提取与匹配方法有哪些？
答：(2)基于统计数据的方法。 纹理特征的 提取与匹配 主要有：灰度共生矩阵、Tamura 纹理特征、自回归纹理模型、小波变换等。 (1)灰度共生矩阵特征提取与匹配主要依赖于能量、惯量、熵和相关性四个参数。
什么是纹理分析？
答：纹理 分析是对 图像 灰度（浓淡）空间分布模式的提取和分析。 纹理 分析在遥感 图像 、X射线照片、细胞 图像 判读和处理方面有广泛的应用。 关于 纹理 ，还没有一个统一的数学模型。
纹理的计算量有多大？
答：计算量较大。 结构分析法认为，纹理是由纹理基元的类型、数目、以及基元之间的“重复性”的空间组织结构与排列规则来描述的，而且纹理基元几乎具有规范的关系。 假设纹理图像的基元可以被分离出来，以基元特征和排列规则进行纹理分割，显然结构分析法要解决的问题，就是确定与抽取基本的纹理单元，以及研究存在于纹理基元之间的“重复性”结构关系。