****6、纹理分析什么是纹理特征经典的纹理分析方法共生矩阵Gabor小波基于深度学习的纹理分析T-CNNPCANet什么是纹理特征(Texture)纹理是日常生活中不可或缺的一部分，其通常体现为物体表面的触感或视觉感知。它是对物体表面感知和理解的基础，也是描述和区分不同物体的重要特征之一。一般将组成纹理的基本元素称为纹理基元或纹元。 纹理最明显的视觉特征是粗糙性、方向性和周期性。粗糙性指纹理表面的细节程度，可以是细腻的或粗糙的。方向性表示纹理中存在特定方向的元素或模式，可以是水平、垂直或斜向的。周期性指纹理中的元素或模式在空间中以某种规律重复出现。这些视觉特征对于纹理的识别和描述起着重要的作用，也是纹理特征提取方法的基础。多个纹理区域的图象什么是纹理特征(Texture)什么是纹理特征(Texture)尽管对纹理的定义没有统一准确的答案，但纹理作为图像的一个重要属性，在计算机视觉和图像处理中扮演着关键的角色。纹理的研究和分析对于理解物体表面属性、开发纹理相关应用以及推动相关领域的发展具有重要意义。从医学影像到遥感影像处理，纹理分析是许多任务的重要组成部分。6、纹理分析什么是纹理特征经典的纹理分析方法共生矩阵Gabor小波基于深度学习的纹理分析T-CNNPCANet经典的纹理分析方法纹理分析指通过一定的图像处理技术提取出纹理特征参数，从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。纹理分类的方法有很多，可以分为统计方法、结构方法、模型方法和变换方法。本节介绍两种经典的纹理分析方法，分别是基于灰度共生矩阵和基于gabor小波的纹理分析方法。树轮纹理冰晶纹理灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出，其在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出了具有广泛性的纹理分析方法。对于具有G个灰度级的图像，受位移矢量d=(dx,dy)控制的灰度级共生矩阵Pd是一个的GXG矩阵，矩阵行列表示各个灰度级，矩阵元素反映两种灰度在相距一定距离的位置上同时出现的次数。灰度共生矩阵定义方向为θ，间隔为d的灰度共生矩阵[??(??,??,??,θ)]_(??×??)，??(??,??,??,θ)为共生矩阵第i行第j列元素的值,它是以灰度级i为起点,在给定空间距离d和方向θ时,出现灰度级j的概率。L为灰度级的数目,θ一般取0°、45°、90°、135°等方向,以0_??轴为起始,逆时针方向计算。右图(a)为一幅4×5图像,当给定d=1，θ为0°时，右图(b)为其对应的共生矩阵。灰度共生矩阵灰度共生矩阵度量灰度共生矩阵二维Gabor滤波器Gabor小波除了统计分析方法，在纹理分析中还常使用信号处理方法。基于信号处理的纹理分析方法首先对纹理图像进行频域或空域滤波处理，然后进行分析和解释。Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器。在空间域中，一个二维Gabor滤波器是一个由正弦平面波调制的高斯核函数二维Gabor滤波器Gabor小波Gabor变换虽然解决了局部分析的问题，但对于突变信号和非平稳信号来说，其结果仍不尽如人意。这是因为Gabor变换的时频窗口大小和形状固定不变，只有位置在变化，这限制了其在某些情况下的适用性。在实际应用中，我们通常希望时频窗口的大小和形状能够根据频率的变化而变化，这样可以更好地适应不同频率成分的特点。二维Gabor滤波器Gabor小波小波变换（WaveletTransform）是一种信号处理技术，将信号分解成不同尺度（频率）和不同位置（时间）上的小波基函数的系数，从而可以同时获得信号在频域和时域的信息。这些小波基函数是基于母小波函数通过平移和缩放而得到的，因此可以适应不同频率和时间尺度的信号特征。二维Gabor滤波器Gabor小波一个Gabor核函数能获取到图像某个频率邻域的响应情况，这个响应结果可以看作为图像的一个特征。那么，我们如果用多个不同频率的Gabor核去获取图像在不同频率邻域的响应情况，最后就能形成图像在各个频率段的特征，这个特征就可以描述图像的频率信息。为了获取不同纹理的特征，通常选取一组具有不同主频的窄带带通Gabor滤波器提取图像中的纹理特征。上图展示了一系列具有不同频率的Gabor核，用这些核与图像卷积，我们就能得到图像上每个点和其附近区域的纹理特征情况。6、纹理分析什么是纹理特征经典的纹理分析方法共生矩阵Gabor小波基于深度学习的纹理分析T-CNNPCANet深度学习对纹理分析方法起着重要作用。在过去的几十年里，传统的纹理分析方法在很大程度上取得了显著的进展，然而，