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图像的纹理特征提取

终极管理员 知识笔记 83阅读

纹理特征是什么?

答:纹理特征体现全局特征的性质的同时,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。 但由于纹理只是一种物体表面的特性,并不能完全反映出物体的本质属性,所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。 与颜色特征不同,纹理特征不是基于像素点的特征,它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。 在模式匹配中,这种区域性的特征具有较大的优越性,不会由于局部的偏差而无法匹配成功。

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。

影像中的纹理是什么?

答:纹理 是影像中大量规律性很强或很弱的相似元素或者图形结构,一般理解为 影像灰度 在空间上的变化和重复,或影像中反复出现的局部模式 (纹理单元)和它们的排列规则。

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