由于SLIC0算法在分割时仅考虑图像的颜色、亮度、空间位置特征,没有考虑纹理特征,当分割具有繁杂纹理的自然图像时,其分割的超像素无法精准地符合区域或目标的边界或外轮廓,因此提出基于SLIC0融合纹理信息的超像素分割算法——SLIC0-t。首先利用光谱分析描述图像中区域的纹理特性,然后在分割中融合能够准确反映图像中目标轮廓或区域边界的纹理特征;其次在分割过程中,进一步优化SLIC0围绕种子像素搜索近邻像素的搜索策略,采用以各个种子点为中心,在以预期超像素邻接距离为半径的圆盘内搜索的搜索策略;最后通过在公共图像库BSDS500上进行连续不同大小超像素的分割实验验证,结果表明:在边界召回率方面,SLIC0-t算法明显稳定优越于SLIC0算法;在欠分割错误率方面,其与SLIC0算法基本相当,处于可接受范围内。

采用纹理特征实现跳频网台分选，一个很好的文章，可用

基于matlab的图像处理——纹理特征提取方法

目前基于人脸表情的情绪识别已经相对成熟，而根据人类肢体动作进行情绪识别的研究却不多。通过VLBP和LBP-TOP算子从三维空间中提取图像序列的肢体动作特征，分析愤怒、无聊、厌恶、恐惧、高兴、疑惑和悲伤七种自然情绪的特点，并用参数优化的支持向量机对情绪分类进行识别，识别率最高能够达到77.0%。实验结果表明，VLBP和LBP-TOP算子具有较强的鲁棒性，能有效地从肢体动作中识别人的情绪。

利用中低分辨率合成孔径雷达(SAR)影像，通过灰度共生矩阵提取不同纹理窗口大小的纹理特征来构造差异影像，并结合Otsu阈值分割方法来获取变化图像。实验结果表明，当检测地物单一、变化较明显的区域时，通过选用均值纹理特征并结合相应纹理窗口，中低分辨率SAR影像能够满足变化检测精度的要求。

人工智人-家居设计-基于CEEMD和纹理特征的旋转机械智能故障诊断方法.pdf

feature-extraction-pipeline:用于从图像中以python计算形态和纹理特征的管道

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此文件收集了一些经常用到的纹理特征提取的代码，包括GLCM（灰度共生矩阵）、GGCM、GLDS（灰度差分统计）、Tamura纹理特征、LBP（局部二值模式）、HMRF、gabor变换、小波变换、Laws纹理测量等，希望给有需要的人省去一些找代码的麻烦

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