【CV系列】Tamura纹理特征

最新推荐文章于 2025-04-24 15:11:20 发布
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分类专栏： 【图像处理入门和进阶教程】 文章标签： CV 图像 Tamura纹理特征
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本文简要介绍了Tamura纹理特征，并记录了在图像处理研究中遇到该特征的情况，提到了未来对该特征深入研究的计划。同时，文章还提供了Tamura纹理特征在MATLAB环境中的实现方法。

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用tamura算法提取图像的纹理特征
03-29
利用tamura算法，可以计算出图像的粗糙度、线性度以及规整度等纹理特征
tamura纹理特征 JAVA_Tamura纹理特征
weixin_32953371的博客
02-27 570
coarseness.m%graypic为待处理的灰度图片，2^kmax为最大窗口 function Fcrs=coarseness(graypic,kmax) %获取图片大小 [h,w]=size(graypic); %平均灰度值矩阵A A=zeros(h,w,2^kmax); %计算有效可计算范围内每个点的2^k邻域内的平均灰度值 for i=2^(kmax-1)+1:h-2^(kmax-1)...
C++实现的Tamura纹理特征计算
最新发布
weixin_31163455的博客
04-24 885
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，由英特尔公司发起，并由Willow Garage和Itseez公司持续支持开发。OpenCV库拥有超过2500个优化算法，这些算法几乎覆盖了所有与图像处理和计算机视觉相关的研究和应用领域。其中包括图像处理、特征检测、物体识别、运动跟踪、视频分析等。OpenCV的核心组件包括图像处理模块、视频处理模块、特征检测模块、物体识别模块、相机标定模块、机器学习模块等。
Tamura纹理特征
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基于人类对纹理的视觉感知的心理学的研究，Tamura等人提出了纹理特征的表达[14]。Tamura纹理特征的六个分量对应于心理学角度上纹理特征的六种属性，分别是粗糙度（coarseness）、对比度（contrast）、方向度（directionality）、 线像度（linelikeness）、规整度（regularity）和粗略度（roughness）。其中，前三个分量对于图像检索尤其重要[e
图像与处理及Tamura纹理特征提取_tamura纹理特征_纹理特征提取_纹理特征_图像处理_纹理图像_
10-01
图像预处理以及提取图像的Tamura 纹理特征
Tamura texture features
学习记录
06-12 5928
上图是灰度共生矩阵的原理图。 原理可以详细阅读有关论文，这里有详细介绍：查看链接 基于人类对纹理的视觉感知的心理学的研究，Tamura等人提出了纹理特征的表达[14]。Tamura纹理特征的六个分量对应于心理学角度上纹理特征的六种属性，分别是粗糙度（coarseness）、对比度（contrast）、方向度（directionality）、 线像度（linelikeness）、规整度（
MATLAB Tamura纹理特征提取方法及实现程序说明,基于MATLAB的Tamura纹理特征提取系统：六维特征分析程序,基于matlab的Tamura纹理特征提取，包括粗糙度、对比度、方向度、线性
03-04
需要注意的是，尽管MATLAB提供了一种直观方便的编程环境，但Tamura纹理特征提取算法的实现和调优仍然需要图像处理和计算机视觉领域的专业知识。用户在使用程序之前，最好对Tamura纹理特征提取的基本原理和方法有所...
基于MATLAB的Tamura纹理特征提取：粗糙度、对比度等六种特征的实现与应用
04-08
内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB实现Tamura纹理特征提取，涵盖粗糙度、对比度、方向度、线性度、规则度和次级粗糙度六种特征。文中提供了具体的代码实现，解释了各个特征的计算方法及其背后的数学原理。例如...
tamura特征提取，MATLAB实现
03-09
这种方法主要用于描述图像的纹理特性，如粗糙度、对比度、方向性和复杂性等，为图像处理和计算机视觉领域的特征描述提供了有效工具。在MATLAB中实现Tamura特征提取可以帮助我们分析和比较图像的不同纹理区域，广泛...
tamura 特征提取
12-26
用于遥感图像处理，tamura特征属于一种纹理特征，利用它可以进行基于纹理的图像分类
Matlab实现Tamura特征的提取
03-20
基于人类对纹理的视觉感知的心理学的研究，Tamura 等人提出了纹理特征的表达[14]。Tamura 纹理特征的六个分量对应于心理学角度上纹理特征的六种属性，分别是粗糙度（coarseness） 、对比度 （contrast） 、 方向度 （directionality） 、 线像度 （linelikeness） 、 规整度 （regularity） 和粗略度 （roughness） 。 其中，前三个分量对于图像检索尤其重要。Matlab实现Tamura特征的提取。
基于Tamura纹理和广义判别分析的岩屑图像识别算法 (2010年)
04-24
自动、快速、客观地对岩屑进行分类是录井过程中一个非常重要的问题．以往在现场主要是靠人工经验的方式对各类岩屑的百分含量进行估测．但该方法受人为因素的影响较大．本文针对这个问题,提出基于Tamura纹理和广义判别分析的岩屑图像识别算法．算法采用 Tamura纹理特征对不同岩性的岩屑图像进行纹理提取,然后将提取的Tamura纹理特征带入 GDA(Generalized Discriminant Aanalysis)分类器进行岩屑的识别．通过对四川某地气田4口井的现场随钻的实验结果表明本文算法识别算法具有较高的识
常见纹理特征提取的MATLAB代码
03-19
此文件收集了一些经常用到的纹理特征提取的代码，包括GLCM（灰度共生矩阵）、GGCM、GLDS（灰度差分统计）、Tamura纹理特征、LBP（局部二值模式）、HMRF、gabor变换、小波变换、Laws纹理测量等，希望给有需要的人省去一些找代码的麻烦
tamura纹理的方形度
08-26
tamura纹理特征的方向度direct matlab代码 已测试
纹理特征 matlab、
12-08
纹理特征lbp方式 matlab实现 大家经供参考 000
LIRe图像检索：Tamura纹理特征算法源码分析
余莫星辰的博客
04-21 6761
1 Tamura概述 Tamura纹理特征包括了粗糙度（coarseness）、对比度（contrast）、方向度（directionality）、线性度（linelikeness）、规则度（regularity）、粗略度（roughness）。最原始的Tamura论文有《Textural Features Correspondingto Visual Perception》。Tamura纹理特
【算法知识总结】Tamura纹理特征的前世今生
fmbao的博客
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Tamura 纹理特征 我这篇文章主要是参考的Tamura纹理特征的matlab实现。本来没打算写这篇博客的，结果在写文章的时候各种找文献资料，都很难找到比较好的解释Tamura的文章。很多人的文章都是含糊其辞，要么就是排版稀烂，没法看。实在受不了自己写一个高大全的Tamura特征的博客，既方便自己也方便别人。 原始出处 原理解释 代码展示 原始出处 最原始的Tamura的论文...
Tamura纹理特征的matlab实现
开飞机的小毛驴儿
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tamura纹理特征 JAVA_tamura纹理特征算法
06-08
Tamura纹理特征是一种用于图像纹理分析的算法，它可以用来描述图像的纹理特征，包括粗糙度、方向和一致性等。Tamura纹理特征算法可以用Java实现。 该算法的基本思想是计算图像的灰度共生矩阵，并利用该矩阵计算出一组统计量。这些统计量可以反映图像的纹理特征，用于描述图像的纹理信息。具体来说，Tamura纹理特征算法包括以下步骤： 1. 读取图像并转换为灰度图像。 2. 计算灰度共生矩阵，并归一化。 3. 计算灰度共生矩阵的统计量，包括对比度、粗糙度和方向性。 4. 将统计量归一化，并得到最终的纹理特征向量。 在Java中实现Tamura纹理特征算法可以使用像OpenCV这样的计算机视觉库，也可以手动编写代码实现。具体实现方式可以参考相关文献和实现案例。
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