基于非下采样小波变换的纹理图像特征提取程序

资 源 简 介

基于非下采样小波变换的纹理图像特征提取程序

详 情 说 明

非下采样小波变换（NSWT）是一种在纹理图像特征提取领域广受欢迎的技术，它克服了传统离散小波变换因下采样操作导致的平移敏感性缺陷。这种变换保留了图像的平移不变性，非常适合处理具有重复模式的纹理图像。

在典型的实现方案中，程序首先会将输入图像分解为多个尺度和方向的子带，这个过程不进行下采样操作，因此能够完整保留原始图像的空间信息。每个分解级别都会产生三个方向（水平、垂直和对角）的高频子带以及一个低频近似子带。

特征提取阶段通常会计算各子带的统计特性作为纹理描述符。常用的统计量包括能量、熵、对比度和同质性等，这些特征能够有效刻画纹理的局部结构和全局分布规律。相比传统方法，NSWT提取的特征对图像旋转和光照变化具有更好的鲁棒性。

实际应用中，这种技术可广泛用于医学图像分析、遥感图像分类和工业表面检测等领域。程序实现时需要注意选择合适的母小波函数和分解层数，这两个参数会直接影响特征的质量和计算效率。