用tamura算法提取图像的纹理特征

资 源 简 介

用tamura算法提取图像的纹理特征

详 情 说 明

Tamura算法是计算机视觉领域常用的纹理特征提取方法，它通过模拟人类视觉感知特性来描述图像纹理。该算法主要提取六个核心特征，其中粗糙度和对比度是最具区分度的两个特征维度。

在基于内容的图像检索系统中，Tamura特征能够有效表征图像的结构信息。算法首先将图像转换到合适的色彩空间（如灰度空间），然后通过多尺度分析计算纹理的颗粒感（粗糙度），反映纹理的局部变化强度（对比度）。其他特征如方向性、线像性等可进一步补充描述纹理的规则程度和边缘特性。

实际应用时，这些特征会构成特征向量，通过计算向量间的距离实现相似图像匹配。相比传统颜色直方图，Tamura特征对旋转和光照变化具有更好的鲁棒性，尤其适用于自然场景图像的检索任务。