提取纹理图像特征

资 源 简 介

提取纹理图像特征

详 情 说 明

纹理特征是计算机视觉和图像处理中的重要分析维度，它们能够量化图像中灰度或颜色的空间分布规律。以下是常用的6种统计纹理特征及其计算原理：

平均值 反映图像像素强度的集中趋势，是所有像素值的算术平均。该特征对整体亮度敏感，但无法区分不同模式的相同亮度纹理。

标准差 衡量像素值偏离平均值的程度，数值越大表明纹理对比度越高。计算时取各像素与均值差值的平方和的平均再开方。

平滑度 表征图像局部变化的缓急程度，取值范围为0-1。通过归一化方差计算得出，值越接近1表示纹理越平滑。

三阶矩 即偏度(Skewness)，描述像素值分布的不对称性。正值表示右偏分布，负值则相反。计算涉及像素值与均值差的三次方。

一致性 量化像素值分布的集中程度，当所有像素值相同时达到最大值1。计算公式基于每个灰度级出现概率的平方和。

熵 反映纹理的复杂程度，基于信息论概念。熵值越大说明纹理包含的信息量越多，计算时需要对各灰度级的概率进行对数运算。

这些特征常组合使用于纹理分类、材质识别等场景。实际应用中需注意：特征对图像尺寸敏感，建议统一处理尺度；不同特征间可能存在相关性，必要时进行特征选择。