纹理特征提取

资 源 简 介

纹理特征提取

详 情 说 明

纹理特征提取是计算机视觉和图像处理中的重要技术，用于描述图像中重复的局部模式和结构特性。通过分析像素间的空间分布关系，纹理特征能够有效区分不同材质的表面，广泛应用于医学影像分析、遥感图像分类和工业质检等领域。

核心实现通常包含三个步骤：首先进行图像预处理（如灰度化或噪声消除），其次选择合适的特征描述算法（如LBP、GLCM或Gabor滤波器），最后对特征向量进行归一化处理以保证不同尺度数据的可比性。现代方法还会结合深度学习架构自动学习多层次纹理表征。

需要注意的是，旋转不变性和光照鲁棒性常作为评估特征提取器优劣的关键指标。在实际工程中，往往需要根据具体场景在计算效率和特征 discriminative 能力之间进行权衡。