纹理特征提取

资 源 简 介

纹理特征提取

详 情 说 明

纹理特征是图像分析中用于描述图像表面结构特性的重要指标，广泛应用于医学影像、遥感图像分类、工业检测等领域。基于MATLAB的纹理特征提取通常涉及以下核心逻辑和实现思路：

灰度共生矩阵（GLCM） 通过统计图像中特定距离和角度的像素对灰度值出现的频率，生成共生矩阵。MATLAB内置的`graycomatrix`函数可直接计算该矩阵，后续可从中提取对比度、相关性、能量等特征参数。

局部二值模式（LBP） 将每个像素与其邻域比较生成二进制编码，统计直方图作为纹理特征。MATLAB中可通过遍历像素块实现，或结合`extractLBPFeatures`函数快速提取旋转不变性等变种特征。

Gabor滤波器 通过多尺度、多方向的Gabor滤波器组对图像滤波，提取不同频段的纹理响应。MATLAB的`imgaborfilt`函数支持直接生成滤波器组，其输出能量或方差常作为特征向量。

小波变换 利用小波分解（如`dwt2`函数）获取图像高频与低频分量，统计各子带系数能量或熵值，适用于多分辨率纹理分析。

实现时需注意特征归一化以消除量纲影响，并结合分类器（如SVM）进行后续模式识别。MATLAB的Image Processing Toolbox为此类任务提供了完整的工具链，显著降低算法实现复杂度。