Matlab GLCM-DEM相对熵计算与纹理特征提取

纹理特征提取在图像、机器学习中用得挺广泛的，是使用GLCM（灰度共生矩阵）方法来图像纹理。这个GLCMMATLAB 代码-TEXTURE-FEATURE-GLCM-GUI-MATLAB资源，给出了一个方便的 GUI 界面，可以直接在MATLAB中使用，提取图像的纹理特征。你可以轻松加载图像、进行计算和展示结果，完全不用担心复杂的算法细节。操作简单直观，界面也挺友好。对于想快速了解和运用纹理特征的同学，这个工具会有。如果你是 MATLAB 用户，搞图像或者机器学习任务的话，这个工具真的不错。它的实现基于灰度共生矩阵，能够你从图像中提取纹理特征，图像的结构、粗糙度、对比度等。对于想要做一些机器视觉

提供了使用 Matlab 实现 Tamura 纹理特征提取的代码示例，涵盖了粗糙度、对比度、方向性等关键特征的计算方法。

根据输入的GLCMS计算纹理特征的Matlab开发。

用于纹理检索的 LOSIB 方法挺有意思的，尤其是和像LBP、小波特征这些经典符搭配用，效果还不错。你下载的压缩包里有两个核心文件：getLosib.m 是主函数，LOSIBExample.m 是调用示例，外加三张测试图像，方便你直接跑通。 LOSIB 的思路其实也蛮接地气的，简单说就是在局部区域里挖掘方向统计特征，跟传统的直方图方法有点像，但它在方向性这块儿做了增强。适合用在纹理分类或图像检索任务里，尤其那种纹理结构比较的数据集，用起来挺顺的。 如果你本来就用过Gabor 小波、GLCM或者LBP，那这个 LOSIB 算是个不错的补充，也容易集成。代码是 Matlab 写的，结构清晰，函数调

信息熵的特征提取程序，挺适合搞信号或者图像的你用来做后续实验优化的。用的是小波变换，配合连续特征提取，对一些微小信号变化的捕捉还挺灵敏，图像细节也不错。下载之后直接跑下试试看，响应也快，结构也清晰，能省不少时间。 小波变换的特征提取，在图像、信号场景下都比较吃香。比如说你在做指纹识别，那些纹理细节靠这个就能提得更准。如果你是搞MATLAB的，那就更熟门熟路了，多相关资源都能直接上手。 推荐你顺带看看这些相关链接，内容都蛮有料的： MATLAB 图像中的区域特征提取技术 图像中的小波变换技术 Matlab 图像程序合集：直方图、特征提取与图像分割 多信号小波变换分解在特征提取中

3D 图像的 Haralick 特征提取，cooc3d 这个 MATLAB 小工具还挺方便的。它能把传统的 2D 纹理算法扩展到三维，直接帮你搞定共生矩阵那一套。你只要给它一份 3D 图像的灰度矩阵，它就能输出一堆纹理特征，像什么对比度、同质性这些，做分类、识别都挺好用。 cooc3d.m是主力函数，逻辑清晰，注释也不少。读取 3D 图像、计算共生矩阵、提取 Haralick 特征，全流程一条龙。你可以直接扔进自己的图像流程里，比如医疗 CT、地质勘探建模这些都挺适配。 用法也不复杂，cooc3d 了一些demo 数据和测试脚本，基本上照着跑一遍就能懂。如果你熟 MATLAB，应该几分钟就能上

Gabor小波是一种常用的方法，用于提取图像的纹理特征，特别适合matlab语言编写的实现。它简单易用且运行稳定。

根据《基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取》一文，编写了这个程序。

eemd 分解的信号思路挺有意思的，不靠预设函数，直接从数据本身入手，能把复杂信号拆成一组组简单成分（IMF），每个都像是信号的‘基因片段’。不过 EMD 容易“串味”，高频低频混在一起。EEMD 就聪明多了，往信号里加点噪声，多做几遍 EMD，再平均一下，噪声反而帮忙解开了信号结构，听起来有点反直觉，但效果还不错。 蛮适合那种非线性、非平稳的信号，比如机械故障、脑电图、地震波啥的。原理不复杂，代码也比较直观。你只要设好Nstd和NE，标准化下数据，循环加噪+EMD 分解+平均就搞定了。每轮分解的IMF都会累加到结果矩阵里，一平均，信号特征就清清楚楚了。 实现上你可以用MATLAB或者Pyth