[材] 纹理分析；结构分析
Texture analysis of the savings in staff time.
节省了分析纹理的研究人员的时间。
Texture analysis is one of important methods in image processing.
纹理分析是图像处理中一种十分重要的方法。
Texture analysis is a important research field of computer vision.
纹理分析是计算机视觉的一个重要研究方向。
A digital texture analysis technique of ocean wave image is presented.
本文对海洋波浪图象作数字纹理分析。
This procedure is based on the field of pattern recognition image texture analysis.
本程序是基于模式识别领域的图像的纹理分析方法。
|structural analysis/analysis of structures;[材]纹理分析；结构分析
纹理分析（Texture Analysis）是计算机视觉、图像处理和模式识别领域的核心技术，指通过数学或统计方法量化图像中局部区域的灰度或颜色变化模式，从而提取描述纹理特征的过程。其核心目标是识别图像中重复出现的视觉模式，并区分不同区域的纹理属性。
纹理定义
纹理是图像像素空间分布的表现形式，反映物体表面的结构特征（如粗糙度、规则性、方向性）。例如，木材的年轮、织物的纤维排列均呈现独特纹理模式。
关键分析方法
医学影像诊断
在肿瘤检测中，纹理分析可量化CT/MRI图像的异质性。例如，《Radiology》期刊研究证实，GLCM熵特征可预测肺癌的恶性程度（来源：Gillies et al., Radiology 2016）。
工业质检
用于识别材料表面缺陷（如金属裂纹、织物疵点）。国际标准《ISO/IEC 30137-3:2021》明确将纹理特征纳入自动化视觉检测系统。
遥感图像解译
区分植被覆盖类型（森林/农田）时，基于Gabor滤波的能量特征被广泛采用（参考：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing）。
生物特征识别
虹膜识别技术利用纹理特征编码虹膜细节点，相关算法被纳入NIST生物识别标准（来源：NIST IR 8389）。
当前研究聚焦于深度学习模型（如CNN）的纹理表征能力优化，以及多模态纹理融合分析。权威文献建议参考《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》关于纹理合成与识别的综述论文。
Texture analysis（纹理分析）是计算机视觉和图像处理领域的重要概念，主要用于描述和分析图像或物体的表面纹理特征。以下是综合多个来源的详细解释：
基本概念
纹理分析指通过数学和统计方法，量化图像中重复性局部模式的空间排列特征。其核心是分析粗糙度、对比度、方向性等属性（如木材裂缝检测、皮革表面评估）。
技术特点
当图像分类需基于纹理属性（定性）而非单纯像素强度（定量）时，例如工业检测中无法通过阈值技术区分的场景，纹理分析具有关键作用。
灰度共生矩阵（GLCM）
通过统计不同方向、步长的像素对灰度级频率，计算熵、能量、相关性等统计量。
算法工具
MATLAB等工具常用于实现灰度图像的二值化、多阈值处理等预处理步骤。
$$ Contrast = sum_{i,j=0}^{N-1} (i-j) cdot P(i,j) $$ 其中，$P(i,j)$表示灰度级为i和j的像素对在特定方向上的共生概率。
说明：本解释综合了计算机视觉和工业检测领域的应用场景，相关技术细节可参考CSDN博客中的代码实现和纹理属性分类案例。
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