Tamura纹理特征

最新推荐文章于 2021-02-27 00:12:50 发布
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本文介绍了基于人类视觉感知的心理学研究提出的Tamura纹理特征。该特征包括粗糙度、对比度等六个分量，用于描述图像纹理特性。其中，粗糙度、对比度和方向度对于图像检索尤为重要。

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.g,15]。

 

计算公式粘帖太麻烦,就不粘啦.哈哈

 

【CV系列】Tamura纹理特征
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02-08 2947
DATE: 2020.2.8 在研究图像特征时，看到有Tamura纹理特征，没有仔细研究，这里先记录在这里，后面需要再进行研究。
tamura纹理特征 JAVA_（zz）Tamura纹理特征的matlab实现（一）---粗糙度
weixin_39671621的博客
02-27 659
搜了好久也没找到Tamura纹理特征的实现代码，于是自己动手丰衣足食，找出了最原始的Tamura的论文《TexturalFeatures Corresponding to VisualPerception》来研读。今天下午实现了粗糙度(coarseness)部分，与大家共享，有错误的地方，还望大家指正。后续的对比度(contrast)、方向度(directionality)、线性度(linelik...
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
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
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tamura纹理特征 JAVA_Tamura纹理特征
weixin_32953371的博客
02-27 601
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)...
LIRe图像检索：Tamura纹理特征算法源码分析
DaveBobo的博客
04-21 6840
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
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
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07-15
对彩色图像进行预处理，提取图像的tamura纹理特征。
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这是一个飞机纹理特征提取的matlab程序，执行效果很好！
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06-12 5983
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（
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12-26
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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
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[图像] Tamura纹理
(ง •̀_•́)ง
01-18 3932
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Tamura纹理特征是一种用于描述图像纹理信息的特征提取方法。它是由日本学者Tamura于1978年提出的，是一种统计分析的方法。Tamura纹理特征主要包括三个方面：粗糙度、方向性和统一性。 粗糙度描述了纹理的表面粗糙程度，是通过对图像像素的灰度级别进行统计分析得到的。方向性描述了纹理在不同方向上的变化特征，可以通过计算图像的灰度共生矩阵来获取。统一性是指纹理在不同区域上的一致性程度，可以通过计算图像的灰度直方图来描述。 Tamura纹理特征具有很好的图像描述能力，可以应用于图像分类、识别和检索等领域。它在图像处理和计算机视觉中得到了广泛的应用，并且在纹理分析方面具有很高的准确性和稳定性。同时，Tamura纹理特征的提取方法相对简单，计算速度较快，适用于大规模图像数据的处理。 总之，Tamura纹理特征是一种重要的图像特征提取方法，具有很好的描述能力和广泛的应用前景。通过对图像进行Tamura纹理特征提取，可以更准确地描述和分析图像的纹理信息，为图像处理和分析提供有力的支持。
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