为降低高效视频编码(HEVC)的帧内编码复杂度，提出一种基于图像纹理特征的编码单元(CU)划分和预测模式选择算法。利用一种预处理算法来获得当前CU的纹理复杂度和方向。一方面，根据CU的纹理复杂度，该算法自适应地跳过或终止部分CU划分，减少CU深度的遍历时间。纹理复杂度高的CU直接划分成4个子CU，纹理复杂度低的CU将会终止划分。另一方面，根据预测单元的纹理方向，确定相应的候选模式集，通过粗模式决策算法和率失真最优化算法遍历候选模式集选取最优模式。将算法移植到标准食品解码软件HM16.7平台上，实验结果表明，与HM16.7算法相比，编码时间平均减少53.66%，比特率上升0.46%，峰值信噪比下降0.05 dB。

基于matlab的图像处理——纹理特征提取方法

利用Gabor滤波器对图像进行纹理特征的提取，相信对大家的学习有帮助

基于matalb的图像纹理特征提取 基于灰度共生矩阵的纹理特征

基于灰度共生矩阵的棉花图像纹理特征研究，李书颖，，本文采用基于统计的灰色共生矩阵方法对不同含水量的棉花图像进行纹理分析。在对图像预处理的基础上，研究了矩阵的不同灰度级，像

题目描述 这篇博文是数字图像处理的大作业. 题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类. 图片如下图所示: 分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特征,然后使用多分类的方法进行分类. 环境 python2.7,jupyter notebook,anaconda 数据集的地址 实现 读取数据 Numpy包数组操作API格式化数据

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。

这是基于matlab的纹理特征提取程序！！！

基于FPGA的遥感图像纹理特征提取算法实现技术.pdf

基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取，Gabor filter，texture