Unity3D~纹理格式

今天学习数字图像处理课，学到灰度共生矩阵，兴起，遂敲码解之。 方法摘自百度百科： 灰度直方图是对图像上单个像素具有某个灰度进行统计的结果，而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。 取图像(N×N)中任意一点 （x，y）及偏离它的另一点 （x+a，y+b），设该点对的灰度值为 （g1，g2）。令点（x，y） 在整个画面上移动，则会得到各种 （g1，g2）值，设灰度值的级数为 k，则（g1，g2） 的组合共有 k 的平方种。对于整个画面，统计出每一种 （g1，g2）值出现的次数，然后排列成一个方阵，再用（g1，g2） 出现的总次数将它们归一化为出现的概率P（

这是自己写的代码，运行的还可以，对于初学者而言还是比较适合借鉴的，但是限于本人能力有限，可能对于大家的帮助未必很到位，希望批评指正！

纹理是影响三维模型逼真程度的最主要因素,当三维模型建立以后,需要将纹理映射在DSM 上,真实地模拟三维 景观。在大范围的城市三维建模中,纹理处理的工作量非常大,因此如何进行纹理处理是城市三维建模中的关键。本文将对 城市三维建模中采用航空遥感影像和地面摄影影像进行地表纹理、建筑物顶部以及侧面纹理等处理的有关问题进行讨论。

针对传统方法在低维纳米材料形貌检测和分类鉴别方面的不足,提出了一种基于扫描电子显微镜(SEM)图像的低维纳米材料自动分类方法.以纳米材料的SEM图像为基础,利用小波包分解技术对材料表面纹理特征进行提取,通过将纹理特征与支持向量机(SVM)相结合,实现了纳米材料的自动分类.该方法具有检测速度快、精度高、无损耗等诸多优点,可用于纳米材料大规模生产中的自动检测.对16种不同类别材料的SEM图像仿真结果表明,该方法的分类精度能够达到93.75%,证明了其在实际工程中的有效性.

纹理是一种重要的视觉线索，是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理分类与分割是图像处理领域 一个经久不衰的热点研究领域，纹理特征提取作为纹理分类与分割的首要问题．一直是人们关注的焦点，各种纹理 特征提取方法层出不穷。在广泛文献调研的基础上，回顾了纹理特征提取方法的发展历程，分析了其研究现状，对 纹理特征提取方法进行了较为全面的综述，对其进行分类和比较，最后给出了纹理研究领域的主要发展趋势。

基于卷积神经网络的肺表面纹理合成.pdf

800多张 3D max纹理资源贴图，有兴趣的可以下载。链接在文档里面。

图像的卡通纹理分解，适用于灰度图像，运行速度较快

采用GPU的提升纹理缓存命中光线投射方法.pdf