
[材] 紋理分析;結構分析
Texture analysis of the savings in staff time.
節省了分析紋理的研究人員的時間。
Texture analysis is one of important methods in image processing.
紋理分析是圖像處理中一種十分重要的方法。
Texture analysis is a important research field of computer vision.
紋理分析是計算機視覺的一個重要研究方向。
A digital texture analysis technique of ocean wave image is presented.
本文對海洋波浪圖象作數字紋理分析。
This procedure is based on the field of pattern recognition image texture analysis.
本程式是基于模式識别領域的圖像的紋理分析方法。
|structural analysis/analysis of structures;[材]紋理分析;結構分析
紋理分析(Texture Analysis)是計算機視覺、圖像處理和模式識别領域的核心技術,指通過數學或統計方法量化圖像中局部區域的灰度或顔色變化模式,從而提取描述紋理特征的過程。其核心目标是識别圖像中重複出現的視覺模式,并區分不同區域的紋理屬性。
紋理定義
紋理是圖像像素空間分布的表現形式,反映物體表面的結構特征(如粗糙度、規則性、方向性)。例如,木材的年輪、織物的纖維排列均呈現獨特紋理模式。
關鍵分析方法
醫學影像診斷
在腫瘤檢測中,紋理分析可量化CT/MRI圖像的異質性。例如,《Radiology》期刊研究證實,GLCM熵特征可預測肺癌的惡性程度(來源:Gillies et al., Radiology 2016)。
工業質檢
用于識别材料表面缺陷(如金屬裂紋、織物疵點)。國際标準《ISO/IEC 30137-3:2021》明确将紋理特征納入自動化視覺檢測系統。
遙感圖像解譯
區分植被覆蓋類型(森林/農田)時,基于Gabor濾波的能量特征被廣泛采用(參考:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)。
生物特征識别
虹膜識别技術利用紋理特征編碼虹膜細節點,相關算法被納入NIST生物識别标準(來源:NIST IR 8389)。
當前研究聚焦于深度學習模型(如CNN)的紋理表征能力優化,以及多模态紋理融合分析。權威文獻建議參考《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》關于紋理合成與識别的綜述論文。
Texture analysis(紋理分析)是計算機視覺和圖像處理領域的重要概念,主要用于描述和分析圖像或物體的表面紋理特征。以下是綜合多個來源的詳細解釋:
基本概念
紋理分析指通過數學和統計方法,量化圖像中重複性局部模式的空間排列特征。其核心是分析粗糙度、對比度、方向性等屬性(如木材裂縫檢測、皮革表面評估)。
技術特點
當圖像分類需基于紋理屬性(定性)而非單純像素強度(定量)時,例如工業檢測中無法通過阈值技術區分的場景,紋理分析具有關鍵作用。
灰度共生矩陣(GLCM)
通過統計不同方向、步長的像素對灰度級頻率,計算熵、能量、相關性等統計量。
算法工具
MATLAB等工具常用于實現灰度圖像的二值化、多阈值處理等預處理步驟。
$$ Contrast = sum_{i,j=0}^{N-1} (i-j) cdot P(i,j) $$ 其中,$P(i,j)$表示灰度級為i和j的像素對在特定方向上的共生概率。
說明:本解釋綜合了計算機視覺和工業檢測領域的應用場景,相關技術細節可參考CSDN博客中的代碼實現和紋理屬性分類案例。
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