基于复杂网络的矿物浮选泡沫图像纹理提取与分类方法

基于多尺度纹理特征并嵌入先验知识K均值的锑浮选过程故障状态识别

将能够增强图像纹理信息的分数阶微分算子与变分偏微分方程相结合，运用于图像去噪，提出一种基于分数阶偏微分算子的去噪模型。该模型能够在抑制噪声的同时，更好地保持图像的纹理细节信息。由于分数阶微分算子的阶数必须通过大量的实验人为确定，因此选择通过计算局部方差来反应图像局部纹理复杂度，自适应地确定分数阶微分的阶数。实验表明：自适应分数阶偏微分算子不仅继承了TV模型的优点，并且在保持图像细节信息上的能力更强。

另一个引擎：我的旧OpenGL项目之一。 它主要遵循learnopengl.com的书。 （依赖项和模型纹理中的文件来自明显的来源）

Brodatz纹理图像库是用于图像纹理处理的数据库，里面还有111中不同类的纹理图像，不过我上传这个只含有部分纹理图，图像不全，只能做部分实验用，需要的同学可以去http://www.ux.uis.no/~tranden/brodatz.html或者http://perso.telecom-paristech.fr/~xia/invariant_texture/invariant_texture_brodatz/Brodatz_re.html查看

minecraft unicode字体纹理生成器在线：Minecraft unicode字体纹理生成器在线（静态网页）

 基于合成孔径雷达（SAR）图像的海面风场估计已经得到广泛认可。多数风速反演算法是以估计的风向、校正的δvv为先验条件，应用海风模型计算而得的。在相同风向的情况下，应用不同的海风模型会得到不同的风速反演值，因此选择合适的模型是风场估计的关键。同时，风向数据的精确度也很重要，即使不大的误差也会给风速的反演结果带来明显偏差。为解决上述问题这里提出一种不需要预先已知风向数据的风场估计算法。该算法将基于海洋SAR图像中风浪的条纹信息，以及风浪条纹生成的自相关函数的周期性估计风速数据，同时由风浪条纹的最短周期方向估计风向数据，从而估计出完整的风场矢量。仿真结果显示，该算法对风速和风向数据有较高的估计精度。

提取纹理特征然后用svm进行分类，希望对大家有帮助

【OpenGL】二十四、OpenGL 纹理贴图 ( 读取文件内容 | 桌面程序添加控制台窗口 | ‘fopen‘: This function may be unsafe 错误处理 ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/113001095 博客源码 ( 该源码是 Windows 桌面程序 , 使用 Visual Studio 2019 打开 )

纹理图片分解为小图