matlab代码实现Tamura纹理图像

资 源 简 介

matlab代码实现Tamura纹理图像

详 情 说 明

Tamura纹理特征是一种基于人类视觉感知的图像纹理分析方法，主要包括六个关键特征维度：粗糙度、对比度、方向度、线性度、规则度和粗略度。这些特征能够有效描述图像的纹理特性，广泛应用于图像检索和分类任务。

# 粗糙度计算 粗糙度反映纹理的粒度大小，计算过程分为三步：首先在不同尺度下计算图像局部窗口的强度差异，然后确定每个像素的最佳尺度，最后通过统计最佳尺度的平均值得到全局粗糙度。该特征对纹理的颗粒感敏感，例如砂纸和丝绸会呈现明显不同的粗糙度值。

# 对比度评估 对比度通过图像的灰度分布特性来衡量，结合了动态范围和像素值分布的偏态。计算时需提取图像的第四阶矩（峰度）与二阶矩（方差）的比值，该特征能区分如高对比度的斑马纹和低对比度的雾状纹理。

# 方向度测量 方向度表征纹理中主导方向的一致性程度。先通过Sobel算子计算水平和垂直方向的梯度，构建梯度方向直方图，再分析直方图的峰形特征。规则排列的织物会显示高方向度，而随机纹理如卵石则方向度较低。

# 线性度与规则度 线性度检测纹理中直线型结构的存在比例，通过边缘检测和线段拟合实现。规则度则评估纹理元素排列的周期性，通常需要结合空间自相关或傅里叶频谱分析。这两个特征对区分人造纹理（如砖墙）和自然纹理（如森林）尤为重要。

# 粗略度实现 粗略度是粗糙度的补充特征，通过量化纹理元素的大小差异来增强辨别力。计算时需融合多尺度分析结果，突出纹理结构的尺寸变化特征。

在MATLAB中实现时，需注意不同特征的计算效率差异：方向度和线性度涉及梯度与边缘运算，计算成本较高；而对比度和粗糙度主要依赖统计操作，相对高效。实际应用时可针对具体任务选择特征子集，例如在医学图像分析中，对比度和方向度的组合往往比规则度更具判别性。