纹理分类

非扩展熵的纹理分类挺有意思的，尤其是你平时接触图像的话。这套 MATLAB 代码用的是一种叫非扩展熵的统计量，专门图像里的那种“乱中有序”的复杂纹理。比传统的香农熵更适合搞空间关联性强的图像，比如自然纹理、医学图像那种。 GLCM 灰度共生矩阵也用上了，配合非扩展熵来提取纹理特征，算是经典搭配。你可以直接从图像中提取特征，比如对比度、能量、相似性这些，响应也快，代码也清晰。 再往下，高斯信息增益这部分也蛮实用的，主要用来选最靠谱的分类特征。不用手动挑，自动选得还挺准。分类算法也支持得比较多，SVM、KNN、随机森林这些主流模型都能直接用。 整个项目流程也顺：预图像 → 提特征 → 特征选择 →

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。

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。

这篇文章探讨了用于纹理图像分割的可变形模型，包括蛇、单相水平集和多相水平集。所有这些模型都使用基于字典的纹理表示。具体方法详见Anders Bjorholm Dahl和Vedrana Andersen Dahl在ICPR 2014年会议上的《字典蛇》以及他们在SCIA 2015年会议上的《基于字典的图像分割》。下载代码请访问：ICPR 2014年会议链接和SCIA 2015年会议链接。

图像纹理分析包括统计分析法、结构分析法、频谱分析法和模型分析法。这些方法可以帮助深入理解图像的纹理特征。

该数据集包含一系列自然纹理和人工纹理图片，适用于Matlab平台进行纹理图像分割实验研究。

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。

Brodatz纹理图像库是一个广泛使用的资源，特别适用于纹理图像的获取和分享。它包含了丰富多样的纹理图像，可以满足不同领域的需求。使用这个图像库，可以轻松获取到多种风格和特性的纹理图像，为设计和研究提供了便利。Brodatz纹理图像库的分享和应用，有助于推动纹理图像在各个领域的应用和发展。

Jmap是一种用于边缘检测的算法，对噪声和纹理具有鲁棒性。 使用方法- 编译：mex scale_sum.cpp- 读取图像：img = imread('老虎.jpg')- 计算Jmap：Jmap = cmp_Jmap(img, 3, 7)- 显示结果：imshow(img); title('原始图像'); imshow(Jmap); title('Jmap')