纹理方向特征

图像特征提取的重要方法之一是纹理方向特征的提取，该方法利用代码有效地从图像中提取水平和垂直方向的纹理信息，具有显著的效果。

在人脸识别领域的图像处理中，使用Matlab编写了基于Gabor滤波的程序代码。

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

根据输入的GLCMS计算纹理特征的Matlab开发。

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。

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

网络大数据, 来源于“人、机、物”在网络空间的交互融合, 其规模和复杂度迅猛增长, 对现有IT架构和计算能力构成巨大挑战, 也为深度挖掘和利用其价值提供了前所未有的机遇。 网络大数据具有复杂性、不确定性和涌现性等特点, 亟需探索其科学问题、共性规律以及定性定量分析方法。 当前研究主要集中于网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络大数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用等方面。 未来, 大数据科学、数据计算新模式、新型IT基础架构以及数据安全与隐私等方面的发展至关重要。

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。

这份Matlab代码库挺适合用来从数字高程模型（DEM）中提取纹理特征，尤其是基于灰度共生矩阵（GLCM）的方法。它包含了从haralick到Main1等多个文件，能计算像对比度、能量、相关度、方差、熵等 13 种不同的纹理特征。对于有些需要在Matlab上进行地形的同学来说，挺实用的，是对于那些从DEM提取纹理特征的研究。你只需要根据文件的注释就能快速上手，还能直接计算各种常见的纹理特征，简直是为做图像的朋友们量身定制的工具。哦对了，代码兼容Matlab 2015b版本，运行起来也比较稳定。如果你正在进行类似的地形，完全可以试试这份代码，它应该能给你的研究带来不小的！