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和图像分析中的基础技术，它能够捕捉图像表面的局部空间变化模式，为后续的分类、识别等任务提供重要依据。在MATLAB环境中实现纹理特征提取通常包含以下几个关键环节：

基于灰度共生矩阵（GLCM）的方法是MATLAB中最常用的纹理分析技术。该矩阵统计了图像中特定距离和方向上成对像素的灰度值组合出现频率，从中可提取对比度、相关性、能量、同质性等统计量。MATLAB内置的graycomatrix和graycoprops函数可直接完成矩阵计算和特征提取。

局部二值模式（LBP）是另一种高效算法，通过比较中心像素与邻域像素的灰度关系生成二进制编码，形成的直方图特征具有旋转不变性优势。MATLAB中可通过遍历图像块并应用二进制运算实现。

Gabor滤波器组适用于多尺度多方向的纹理分析，其核函数能模拟人类视觉系统对频率和方向的敏感性。MATLAB的imgaborfilt函数可生成不同参数的滤波器组，对滤波响应进行统计后得到特征向量。

小波变换通过分解图像的高频和低频成分来表征纹理，MATLAB的小波工具箱提供多层级分解与重构功能，可从各子带系数中提取能量、熵等特征。

实现时需注意参数选择，如GLCM的偏移距离、LBP的邻域半径、Gabor滤波器的尺度和方向数等，这些参数需根据具体图像特性调整。特征降维和归一化也是提升后续处理效果的关键步骤。