​4个纹理分割算法合集+n篇IEEE论文合集

资 源 简 介

​4个纹理分割算法合集+n篇IEEE论文合集

详 情 说 明

纹理分割是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向，旨在将图像中具有相似纹理特征的区域进行划分。以下是4种常见的纹理分割算法及其应用场景的简要介绍：

基于Gabor滤波的纹理分割 Gabor滤波器能够模拟人类视觉系统对纹理的感知特性，通过多尺度和多方向滤波提取纹理特征，适用于具有周期性纹理的图像分割。

局部二值模式（LBP） LBP通过比较像素点与其邻域的关系生成纹理描述符，计算简单且对光照变化鲁棒，常用于人脸识别和表面缺陷检测。

灰度共生矩阵（GLCM） GLCM通过统计像素对的联合概率分布提取纹理特征（如对比度、能量等），适用于医学图像和遥感影像分析。

深度学习方法（如CNN、U-Net） ​卷积神经网络能够自动学习多层次纹理特征，结合语义分割框架（如U-Net）在复杂场景中表现优异，是当前研究热点。

相关的IEEE论文合集可能涵盖以下方向： 传统算法与深度学习的结合 实时纹理分割的优化方法 跨领域应用（如工业检测、卫星图像分析）

研究者可通过比较算法在公开数据集（如Brodatz纹理库）上的性能，选择适合具体任务的解决方案。

（注：如需具体算法实现细节或论文推荐，请补充需求方向。）