纹理特征提取算法

资 源 简 介

纹理特征提取算法

详 情 说 明

纹理特征提取是图像处理中的一项关键技术，尤其在模式识别和计算机视觉领域应用广泛。基于灰度共生矩阵（GLCM）的方法是最经典的纹理特征描述手段之一，它通过统计图像中像素对在特定方向和距离上的灰度值组合规律，来刻画纹理的粗糙度、对比度等属性。

典型的实现会计算四个主要方向（0°、45°、90°、135°）的灰度共生矩阵。每个矩阵记录对应方向上相邻像素的灰度值联合概率分布，例如水平向右（0°）时统计每个像素与其右侧邻居的灰度组合频率。通过不同方向的矩阵对比，可以捕捉纹理的方向异质性——例如木材纹理的水平连贯性或织物斜向编织的规则性。

这类算法的优势在于其物理意义明确：对角方向的矩阵能量高可能反映斜向条纹，而均匀分布的矩阵熵值则暗示随机纹理。实际应用中，通常进一步从矩阵中提取对比度、相关性、能量等统计量作为最终特征向量，供分类或检索使用。