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常用纹理特征提取的MATLAB代码.zip

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简介：
本资源提供了多种常用的图像纹理特征提取算法的MATLAB实现代码，包括灰度共生矩阵、小波变换等方法，适用于图像处理和计算机视觉研究。 此文件包含了一些常用的纹理特征提取代码，包括GLCM（灰度共生矩阵）、GGCM、GLDS（灰度差分统计）、Tamura纹理特征、LBP（局部二值模式）、HMRF、Gabor变换、小波变换和Laws纹理测量等。这些内容旨在帮助有需要的人减少寻找相关代码的时间和精力。

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  • 常用纹理特征提取的MATLAB代码.zip
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    本资源提供了多种常用的图像纹理特征提取算法的MATLAB实现代码，包括灰度共生矩阵、小波变换等方法，适用于图像处理和计算机视觉研究。 此文件包含了一些常用的纹理特征提取代码，包括GLCM（灰度共生矩阵）、GGCM、GLDS（灰度差分统计）、Tamura纹理特征、LBP（局部二值模式）、HMRF、Gabor变换、小波变换和Laws纹理测量等。这些内容旨在帮助有需要的人减少寻找相关代码的时间和精力。
     
  • 基于MATLAB的常见纹理特征提取代码
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的常用纹理特征提取算法的代码资源，适用于图像处理与分析领域。 此文件包含了一些常用的纹理特征提取代码，包括GLCM（灰度共生矩阵）、GGCM、GLDS（灰度差分统计）、Tamura纹理特征、LBP（局部二值模式）、HMRF、Gabor变换、小波变换和Laws纹理测量等。希望这些代码能够帮助有需要的人节省查找的时间。
     
  • MATLAB纹理特征提取的源代码
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的完整纹理特征提取源代码，适用于图像处理与计算机视觉领域研究者和工程师。 这段文字描述了纹理特征提取的过程：首先计算共生矩阵；然后对生成的共生矩阵进行归一化处理；接着基于该矩阵来计算能量、熵、惯性矩以及相关这四个纹理参数；最后，求取这些参数（即能量、熵、惯性矩和相关）的均值与标准差作为最终的8维纹理特征。
     
  • MATLAB中的siltp纹理特征提取代码
    优质
    本代码实现MATLAB环境中针对图像的SilT-P（Statistical Inter-relationships of Textural Patterns）纹理特征提取算法，为图像分析与理解提供有力工具。 图片纹理特征SILTP提取代码可用于行人再识别、目标检测等场景下的特征提取。
     
  • Matlab中的图像纹理特征提取代码
    优质
    本代码用于在MATLAB环境中实现图像纹理特征的高效提取，包括灰度共生矩阵、小波变换等多种方法，适用于模式识别和机器学习任务。 利用MATLAB提取各种纹理特征。
     
  • MATLAB中的纹理特征提取
    优质
    本简介探讨了在MATLAB环境中进行图像处理时如何高效地提取和分析纹理特征的方法和技术。通过利用各种内置函数与工具箱，研究人员能够深入理解并量化不同材料表面或自然景象的独特纹理属性，从而应用于模式识别、医学影像分析及计算机视觉等领域。 利用MATLAB对图像纹理特征进行提取，一共有五个代码。
     
  • Matlab中常用的纹理特征提取方法(GLCM, GLDS).zip - 纹理特征与灰度共生矩阵(GLCM)
    优质
    本资源详细介绍并提供了在MATLAB环境下进行图像处理时常用到的两种纹理特征分析技术——灰度共生矩阵（GLCM）和灰度线性递推（GLDS），帮助用户深入理解及应用这两种方法。 完整代码，只需更改路径即可实现图像在MATLAB中的灰度差分统计功能。
     
  • 六种常见纹理特征提取方法的MATLAB代码集合.7z
    优质
    本资源提供了一个压缩包，内含六种常用纹理图像处理技术的MATLAB实现代码。这些代码适用于科研人员和学生进行纹理分析与模式识别研究。 常用的六种纹理特征提取方法包括LBP、GLCM、GLDS、GMRF和Gabor等。这些方法可以分为基于结构的方法和基于统计数据的方法两大类。其中，基于结构的纹理特征提取方法通过在图像中搜索重复模式来对所要检测的纹理进行建模。
     
  • Python代码中的Gabor纹理特征提取
    优质
    本研究探讨了在Python编程环境中利用Gabor滤波器进行图像纹理特征提取的方法和技术，旨在为计算机视觉领域提供有效的分析工具。 最近一直在研究使用Gabor特征提取纹理特征的方法，并编写了相应的Python代码。