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。
2021-10-02 14:21:11
1.28MB
1
matlab实现，可以直接用，对新手友好，产生灰度共生矩阵并计算熵、能量、对比度、相关度、同质性.rar
2021-09-27 14:00:23
2KB
1
本程序是VS2010编写的基于灰度共生矩阵纹理分析程序，可计算能量、熵、惯性矩、局部平稳性、相关参数，区域窗口可自行选择大小，像素距离也可自行选择。并附带一幅标准图像。
2021-09-22 16:19:41
5.33MB
1
基于OpenCV和VS2008的图像灰度共生矩阵特征提取程序。并附带matlab版的。
2021-09-22 15:59:50
3.93MB
1
用visual studio 2008和opencv2.0的库实现的灰度共生矩阵，并简单计算了纹理的能量特征。自己编写并测试过，只要opencv2.0的库没问题就OK。4个方向，灰度级可调，距离可调。
2021-09-22 15:25:46
9.47MB
1
matlab计算相对熵的代码
基于灰度共生矩阵的DEM纹理特征提取
This
folder
mainly
contains
the
code
of
extracting
many
kinds
of
GLCM
features
based
on
digital
elevation
model
(DEM).
简要介绍
实验环境：Matlab
2015b
可以获取DEM的多项纹理特征值：二阶角矩/能量（ASM）、对比度（CON）、相关度（COR）、方差（VAR）、逆差矩（IDM）、均值和（SAR）、熵（ENT）等13项。
代码描述：①haralick：纹理特征值基本计算原理；②Main：灰度共生矩阵的输出，另外可以计算二阶角矩/能量、相关度、对比度、方差4项最基本的纹理特征；③Main1：计算并输出全部13种纹理特征。
论文支撑：《基于灰度共生矩阵的DEM地形纹理特征量化研究》（2012,
刘凯
et
al.）；《DEM分辨率对地形纹理特征提取的影响》（2014，黄骁力
et
al.)
2021-09-06 21:48:19
8KB
1
根据二维数字图像具有自相关性, 为了充分利用邻近像素点的信息, 推导出基于分数阶Riemann-Liouville定义的模板系数, 构造了八个方向的分数阶图像增强模板; 同时引进信息论中熵的概念对图像增强后的纹理保留效果进行定量分析。实验表明, 提出的分数阶微分图像增强模板与传统方法相比具有更好的增强效果, 并有效保留了图像的纹理细节信息, 对纹理具有特殊需求的应用具有一定意义。
2021-09-02 20:24:39
1.21MB
1
灰度共生矩阵算法实现，主要实现纹理特征的提取算法，可以直接使用也可以添加到你的框架模块中。完全可以运行，请放心质量问题。
2021-08-13 17:43:46
49KB
1