内容概要：文档主要介绍了食用油品质检测与分析的四种技术手段。一是食用油品种识别，通过高光谱图谱结合GLCM算法提取油品纹理特征，再运用GA-SVM模型进行分类，最终以主成分分析散点图和层序聚类图展示分类结果。二是食用油的掺假鉴别，采用SI-PLSR方法建立油茶籽油掺假量预测模型，通过掺假浓度可视化预测图像直观展示掺假程度。三是理化定量预测，利用PCR和PLSR算法建立酸价、过氧化值等理化指标的预测模型并展示预测结果图。四是转基因油品预测，通过对油光谱预处理后建模，以不同颜色油滴标识转基因与否。; 适合人群：食品科学领域研究人员、食用油品质检测技术人员及相关专业的高校师生。; 使用场景及目标：①帮助专业人员掌握食用油品质检测的前沿技术；②为科研教学提供案例参考，提升教学质量；③为实验室检测提供具体操作指导和技术支持。; 其他说明：文档中提到的技术手段均配有图示或动态演示，有助于更直观地理解各个步骤及最终结果。

利用小波变换获取子图像的能量值来提取高分辨率遥感影像的纹理特征,采用了大量训练样本进行特征统计,揭示了小波变换用于遥感影像纹理特征提取的规律。

说到灰度共生矩阵，大家首先想到的问题应该是，灰度共生矩阵是什么，以下主要是从什么是灰度共生矩阵，灰度共生矩阵主要是干嘛的，以及如何利用MATLAB进行代码实现 这三个方面进行讲解。

基于matlab的图像处理——纹理特征提取方法

纹理特征提取程序代码-statxture.m 灰度共生矩阵提取图像纹理特征的需要，其使用范围越来越广，受到了越来越多的关注。这里有部分纹理特征的提取程序代码，便于初学者学习。也欢迎大家多拿出好东西分享~~qq:276538677

一种基于纹理特征提取的图像检索,描述了纹理和纹理特征，介绍了几种常用的纹理分析方法，有灰度直方图、边缘方向直方图、空间灰度共生矩阵、Tamura 纹理特征、Gabor 滤波器和小波以及图像纹理谱分析方法，本文在传统的纹理特征提取方法的基础上，利用 Gabor 小波变换在数字图像中局部区域的频率，方向信息的优异性能，和共生矩阵对图像的整体区域有着较好的处理效果的特点，尝试了结合灰度共生矩阵和 Gabor 滤波器来提取纹理特征的方法，并对提取的特征进行高斯归一化处理。

资源量：13张图片，具体包括复叶槭（灰叶枫木），灰胡桃，美国白橡木等等，仅供学习参考，请勿用于其他用途。

纹理提取，包括基于GLCM的纹理特征提取算法

遥感影像纹理特征提取及应用，齐永菊，裴亮，遥感影像纹理特征的分析与提取已成为提高遥感影像分类精度的手段之一。本文首先结合影像的局部随机性和总体统计性纹理特征，采用

利用Gabor滤波器对图像进行纹理特征的提取，相信对大家的学习有帮助