图像纹理特征提取

资 源 简 介

图像纹理特征提取

详 情 说 明

图像纹理特征提取是计算机视觉中的重要技术手段，用于量化图像表面的结构化模式特性。在MATLAB环境下，可通过多种方式实现纹理特征的自动化计算，其中粗糙度和方向度是两类最基础且具有物理意义的特征指标。

粗糙度反映纹理单元的尺寸大小，计算通常分为三步：首先通过不同尺度的滤波器（如高斯金字塔）获取多分辨率图像，然后计算每个像素点在不同尺度下的强度差异，最终取差异最大的尺度作为该区域的粗糙度估值。MATLAB中可利用imfilter函数配合标准差递增的高斯核实现多尺度分析。

方向度描述纹理模式的朝向规律性，经典算法基于梯度方向统计：先使用Sobel或Prewitt算子计算x/y方向的梯度分量，再统计局部窗口内梯度方向的直方图分布。若直方图呈现显著峰值，则对应主方向即为纹理方向，峰值强度反映方向度的强弱。MATLAB的imgradient函数可快速获得梯度幅值和方向矩阵。

扩展应用中，常将这两种特征与对比度、规则度等组合为特征向量，用于材质分类或缺陷检测。对于动态纹理，可考虑在帧间特征聚合时加入LBP-TOP等时空描述子。值得注意的是，旋转不变性处理可通过傅里叶变换极坐标映射或环形分区直方图实现。