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领域的基础技术之一，它通过量化图像表面的视觉模式来描述图像的局部或全局特性。纹理特征能够有效反映图像中重复出现的结构信息，在图像分类、医学影像分析、遥感图像处理等场景中具有广泛应用价值。

常见的纹理特征提取方法主要分为三类：统计方法、结构方法和频谱方法。统计方法通过计算像素灰度级的分布特性来表征纹理，典型代表包括灰度共生矩阵(GLCM)特征和局部二值模式(LBP)。结构方法则认为纹理由基本纹理基元按一定排列规则组成，侧重分析纹理的几何属性。频谱方法则通过傅里叶变换、Gabor滤波等工具在频域分析纹理特征。

在实际应用中，需要根据具体场景选择合适的纹理特征描述子。对于自然图像，LBP及其变种因其计算效率高而常被采用；在医学图像分析中，GLCM特征能较好地区分不同组织的纹理差异；而Gabor滤波器则特别适合提取具有方向性的纹理特征。

现代深度学习方法通过卷积神经网络自动学习纹理特征表示，但在许多实际场景中，传统纹理特征仍因其可解释性强、计算开销小而保持竞争力。