计算机视觉;;什么是纹理特征(Texture); 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。;什么是纹理特征(Texture);;经典的纹理分析方法;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。;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。;灰度共生矩阵度量
;二维Gabor滤波器;二维Gabor滤波器;二维Gabor滤波器;二维Gabor滤波器;;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，随着深度学习的兴起，尤其是卷积神经网络的成功应用，纹理分析领域也迎来了一场革命性的变革，相对于传统的机器学习方法如K近邻，支持向量机等，深度学习具有非凡的感知模式的能力，即能够以自动特征学习，处理大规模数据，更好处理复杂的非线性问题以及预测性能更好。
本节将从两个经典网络方面深入探讨基于深度学习的纹理分析方法，以及它们在不同领域的应用。深度学习的强大能力在图像处理任务中取得了巨大成功，而纹理分析作为其中一个重要的子领域，也迎来了新的机遇和挑战。
;TCNN使用VGG19网络（如下图所示）作为主干网络，使用VGG-19的16个卷积层和5个池化层，没有使用全连接层。其中卷积层大小为3×3×k，k为输入特征通道数。卷积的步长和填充大小都为1，其输出输入的特征图尺寸不变。池化操作???池化大小为2×2，步长为2，池化操作可以将特征图大小下采样至原尺寸的一半。卷积和池化操作交替进行，若干个卷积层之后是池化层。经过池化层之后，特征图的尺寸减半，通道数量翻倍。
;T-CNN;T-CNN;纹理生成结果展示
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;谢谢！