小波多尺度的灰度图像纹理特征检测源码

资 源 简 介

小波多尺度的灰度图像纹理特征检测源码

详 情 说 明

在小波多尺度的灰度图像纹理特征检测中，核心思路是利用小波变换的多尺度特性来提取图像中的纹理信息。小波变换能够分解图像的不同频带，从而在不同分辨率下捕捉纹理的细节特征。

首先，小波变换将图像分解为不同尺度的子带，包括低频近似分量和高频细节分量（水平、垂直和对角方向）。低频分量保留图像的主要结构，而高频分量则包含边缘和纹理细节。

通过自定义小波基函数，可以根据具体需求选择适合的小波类型，如Haar、Daubechies或Symlets等。不同的小波基对纹理特征的敏感度不同，选择合适的基函数可以优化特征提取的效果。

在特征提取阶段，通常计算每个子带的统计特性，如能量、熵、对比度等，以形成多尺度的纹理特征向量。这些特征可以用于后续的分类或识别任务，例如医学图像分析或工业检测。

该方法的关键优势在于小波变换的多尺度特性，能够同时捕捉图像的全局和局部纹理特征，适用于复杂的灰度图像分析场景。