Tamura纹理特征是一种描述图像纹理特征的方法。与传统的图像处理技术相比,Tamura纹理特征具有更加准确、全面、不受光线、噪声等因素影响的优势。 它最初是由Tamura在1970s年代提出的,通过对图像的灰度值分布、亮度特征、粗细特征、方向特征四个方面进行分析,将图像分为光滑、粗糙、粗糙+方向等三类,以此来描述图像的纹理...
纹理特征指的是从图像中提取出来的纹理信息,它通过对颜色和亮度的统计分析,表征了纹理的基本特征。一些纹理特征包括局部纹理二值模式(LBP)、格拉姆-沙诺尔算子(Gabor)和Haralick特征等,而Tamura纹理特征则是其中的一种。 二、Tamua纹理特征的计算 Tamua纹理特征主要包括三个部分:粗糙度、对比度和方向。其中,粗糙度描...
不是基于像素点的特征,需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。 具有旋转不变性,且对噪声有较强的抵抗能力。 当图像分辨率变化的时候,计算出来的纹理可能会有较大偏差。 适用于检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像。 一般纹理特征有两种表示方法:(1)共生矩阵;(2)Tamura纹理特征: 二、灰度共生矩阵 1....
Tamura纹理特征是由日本学者Toshio Tamura提出的,它主要包括三个方面的特征:粗糙度(coarseness)、方向性(contrast)和对比度(directionality)。粗糙度描述了图像中细节的紧密程度,方向性描述了图像中结构的方向性,对比度描述了图像中明暗变化的对比度。 使用Python提取Tamura纹理特征 在Python中,我们可以使用mahotas库来提取...
Tamura纹理特征的六个分量对应于心理学角度上纹理特征的六种属性,分别是粗糙度(coarseness)、对比度(contrast)、方向度(directionality)、 线像度(linelikeness)、规整度(regularity)和粗略度(roughness)。其中,前三个分量对于图像检索尤其重要 代码比较好的发现新浪芮萌同学的博客,详细介绍了这六个维度的实现。
基于matlab的Tamura纹理特征提取,包括粗糙度、对比度、方向度、线性度、规则度、粗糙度六种,可替换自己的数据进行特征提取。程序已调通,可直接运行。, 视频播放量 257、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 0、收藏人数 5、转发人数 1, 视频作者 Matlab学习与应用, 作者简介
#matlab #Tamura纹理特征提取 #粗糙度 #对比度 #方向度 53基于matlab的Tamura纹理特征提取,包括粗糙度、对比度、方向度、线性度、规则度、粗糙度六种,可替换自己的数据进行特征提取。程序已调通,可直接运行。 - 顶呱呱程序于20231110发布在抖音,已经收获了1067个喜欢,
纹理特征提取相关代码,内涵灰度共生矩阵,灰度-梯度共生矩阵,Tamura纹理特征等灰度和纹理特征提取方法。 上传者:qq_21157105时间:2020-02-18 纹理图像的标准库,基本是全的 搜集纹理图像的标准库,基本是齐全的,希望对做纹理分析的同学有些作用,谢谢 上传者:yixinuestc时间:2010-02-20...
该算法主要完成的任务是对织物特征向量的提取,局部二进制模式从局部或像素邻域描述纹理的特征,Tamura纹理特征方法从全局描述疵点纹理特征,两者结合能更好地描述疵点纹理特征。完成特征向量提取后,选用共轭梯度BP算法来处理特征向量。共轭梯度BP算法收敛性较好,提高了训练速度和训练精度。实验结果表明,提出的算法对疵点分类...