Describable Textures 纹理图像数据.gz

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法．塔式小波分解对信号解不够全面，而小波包全分解又引入庞大的计算量，因此小波分解最优树的选取尤为重要．结合模糊C均值(FCM，Fuzzy C-Mean)聚类，提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法，该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数弓l入到自适应小波分解的判决中，能根据无监督聚类分割的需要，自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数．相对于小波包全分解，节省了大量的运算，并能取得良好的分割效果．

轮胎纹理图像识别数据集，此数据集包含有标签的破损和正常轮胎图像，该数据集共包含1028张轮胎图像。 轮胎纹理图像识别数据集，此数据集包含有标签的破损和正常轮胎图像，该数据集共包含1028张轮胎图像。 轮胎纹理图像识别数据集，此数据集包含有标签的破损和正常轮胎图像，该数据集共包含1028张轮胎图像。

Describable Textures 纹理图像数据.7z

纹理图像分割，直接可用

图像分类 使用Python和MATLAB进行纹理图像分类 图片来源： : （使用“灰度PNG图片”链接-23MB） 使用的图像：铝箔，灯芯绒和橙皮。 纹理图像 火车组：120张图像（每个班级40张图像） 测试集：120张图像（每个班级40张图像） 功能（使用Matlab提取）： 灰度共生矩阵（GLCM）：能量和熵。 快速傅立叶变换（FFT）：均值和方差。 分类方法： K近邻 高斯朴素贝叶斯 评估：分类准确性 食谱 用Matlab提取特征 下载纹理图像数据集 收集在一个文件夹中，重命名images3。 运行.m文件 保存dataku.mat文件（不用担心！这里提供了dataku.mat文件）。 要了解有关该细节的更多信息，我准备稍后再上传MATLAB代码。 功能数量：4： 属性1：GLCM的熵 属性2：GLCM的能量 属性3：FFT的均值 属性4：FFT的方差 分

Describable Textures Dataset (DTD) 是一个纹理图像数据，包括 5640张 图像，按照人类感知分为 47类，每一类 120张 图像，分辨率从300x300到640x640不等，图像从Google和Flickr网站获取。

基于LBP特征提取和GLCM特征提取的纹理图像分割仿真，matlab2021a仿真测试。

彩色纹理图像库，内含112张彩色纹理图像，可应用于各种图像算法分析，供参考！

1.现在我们扩展法线贴图的概念——从纹理图像用于扰动法向量到扰乱顶点位置本身。实 际上，以这种方式修改对象的几何体具有一定的优势，例如使表面特征沿着对象的边缘可 见，并使特征能够响应阴影贴图。我们将会看到，它还可以帮助构建地形。 2.openGL高度贴图,使用纹理图像来存储高度值，然后使用该高度值来提升（或降低）顶 点位置。含有高度信息的图像称为高度图，使用高度图更改对象的顶点的方法称为高度贴 图 3. 高度图通常将高度信息编码为灰度颜色：（0,0,0）（黑色）=低高度，（1,1,1）（白色）=高高度。这样一来通过算法或使用“画图”程序就可以轻松创建高度图。图像的对比度越高，其表示的高度变化越大。 4.改变顶点位置是否有用取决于改变的模型。顶点操作可以在顶点着色器中轻松完成，当 模型顶点细节级别够高（例如在足够高精度的球体中）时，改变顶点高度的方法效果很好。但是，当模型的顶点数量很少（例如立方体的角）时，渲染对象的表面需要依赖于光栅器中的顶点插值来填充细节。 5.当顶点着色器中可用于改变高度的顶点很少时，许多像素的高 度将无法从高度图中检索，而需要由插值生成，从而导致表面细节较差。当然