63、纹理分析与运动物体检测：技术与应用解析

于 2025-10-29 10:47:59 发布
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纹理分析与运动物体检测：技术与应用解析

纹理分析领域的阅读资源与研究进展

纹理描述、分类和分割领域有大量的研究成果，为该领域的深入学习提供了丰富的资源。

  • 经典著作与综述 ：Maria Petrou的书是纹理学习的良好开端。早期有一篇较为全面但稍显陈旧的综述，之后Tuceryan的更新综述涵盖了广泛的参考文献。Zhang则对旋转、平移、仿射或投影变换不变的纹理分析方法进行了回顾。
  • 深度学习在纹理分析中的应用 ：近年来，深度学习在纹理分析中发挥了重要作用。Liu的研究涵盖了2000年以来的纹理研究，并描述了深度学习的最新影响。Cimpoi首次将深度学习用于处理受噪声影响图像的纹理检测，展现了新技术的潜力。Andrearczyk将卷积神经网络中的层视为类似于滤波器组，体现了滤波器组在纹理分析中的流行和能力。Zhang提出的“端到端学习框架”在纹理分类中显示出更强的辨别能力，Gatys还提出了用于纹理合成的卷积神经网络。

以下是部分相关研究的列表：
|年份|作者|研究内容|
| ---- | ---- | ---- |
|2006|Petrou|《Image Processing: Dealing with Texture》|
|1993|Reed|纹理分割和特征提取技术综述|
|1998|Tuceryan|纹理分析更新综述|
|2002|Zhang|不变纹理分析方法综述|
|2018|Liu|从词袋到卷积神经网络的纹理表示研究|
|2015|Cimpoi|基于深度学习的纹理识别和分

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