教学案例5：纹理分析
一、实验目的与任务
本实验旨在通过T-CNN和PCANet两种不同的深度学习框架，以使学生体验不同纹理
分析方法的效果，在实验的过程中对纹理分析相关的知识加深吸收和掌握。
二、实验内容、要求及安排
实验内容：
使用Python等编程工具，以纹理图像分类为任务，实现基于T-CNN和PCANet的纹
理分析和分类算法。比较两种模型在纹理分析中的性能，包括实验结果、实验参数、算法
时间和空间复杂度的区别。实验报告中要包含问题的数学原理描述、算法描述、实现，实
验结果展示及分析。
实验要求：
使用Python语言编程，要求学生依据课堂讲授的相关知识，经过分析、设计、编码与
调试，独立完成纹理分类算法设计与程序实现。
最终提交调试成功的源程序代码和实验报告。
实验安排：
本实验属于开放性实验，要求每个学生独立地完成本实验项目。
三、任务实现及相关素材
（一）任务简介：纹理分析是指对图像中的纹理特征进行提取和分类的过程。通过学
习一组训练图像和对应的标签，来建立分类模型。纹理分析在医学图像分析、遥感图像处
理、工业检测等领域被广泛应用。
（二）数据集简介：
1.MNIST（ModifiedNationalInstituteofStandardsandTechnology）数据集是由美国国
家标准与技术研究院修改的手写数字数据集，是深度学习和机器学习领域中最常用的数据
集之一。MNIST数据集包含70000张手写数字图片（0-9），每个图像的大小位28x28像
素。数据集分为训练集和测试集，其中60000张图片用于训练，10000张图片用于测试。
在PCANet模型中用于测试网络在处理简单、单一颜色背景的数字分类任务上的效果
2.CIFAR-10（CanadianInstituteforAdvancedResearch-10classes）是一个经典的图像
分类数据集，用于计算机视觉领域的研究和算法测试。包含10个不同类别的60000张32x32
彩色图像。其中50000张图像用于训练，10000张图像用于测试。在PCANet模型中用于
评估网络在处理不同类别和复杂背景图像上的性能。
3.ImageNet是一个广泛使用的数据集，由斯坦福大学的计算机科学系开发。包含数千
万张图像和上千个类别，用于各种图像分类任务。ImageNet数据集的目标是识别和分类图
像中的各种物体和场景。它涵盖了从动物到交通工具等各个领域的图像，在TCNN网络中，
ImageNet数据集被用于预训练模型。
4.DTD（DescribableTexturesDataset）：是一个专门用于纹理识别的基准数据集。设
计用于提供一个具有挑战性的纹理识别基准。其中包含47个类别，每个类别有120张图
像，共计5640张图像，每个类别都由人类可描述的纹理特征命名，例如“条纹”、“斑
点”、“网状”等。这些图像从Flickr等平台收集，覆盖了多种自然和人造材质，具有不
同的光照、视角和尺度变化，被用于训练和测试TCNN模型，以评估其在纹理分类任务中
的表现。
5.KTH-TIPS：这是另一个用于纹理分类的基准数据集，包含不同条件下拍摄的各种材
料图像，包含10种不同材料的图像，每种材料在9种不同的尺度下拍摄，总共有81个图
像集。每个图像集包含由不同视角和光照条件下拍摄的图像，总计约4500张图像。这些材
料包括“铝箔”、“面包”、“地毯”、“纺织品”等。可用于评估纹理识别算法的鲁棒
性。
上述数据集可以从网上搜索下载。
（三）模型简介：
1.T-CNN（TextureConvolutionalNeuralNetwork）
T-CNN是一种专门用于纹理分析的卷积神经网络。通过多层卷积和池化操作，提取图
像中的多尺度纹理特征。T-CNN在训练过程中使用纹理图像作为输入，能够有效地学习到
图像中的复杂纹理模式。
2.PCANet（PrincipalComponentAnalysisNetwork）
PCANet是一种基于主成分分析的简单而有效的深度学习网络。PCANet通过两层PCA
滤波器来提取图像特征，并使用直方图来表示