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这些特征包括：GLCM、GLDS、LBP、GMRF以及Gabor纹理。

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简介：
GLCM、GLDS、LBP、GMRF以及Gabor等一系列被广泛采用的纹理特征提取技术，旨在提供一份全面的资源，期望能够为各位研究者和开发者带来有益的参考。

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  • GLCM, GLDS, LBP, GMRF 和 Gabor 纹理特征.zip
    优质
    该资料包含五种常用图像纹理特征提取方法（GLCM、GLDS、LBP、GMRF和Gabor）的相关代码与实例，适用于计算机视觉及模式识别领域的研究与学习。 GLCM（灰度共生矩阵）、GLDS（灰度线性递减统计量）、LBP（局部二值模式）、GMRF（高斯马尔可夫随机场）以及Gabor滤波器是一些常用的纹理特征提取方法，希望这些信息能对大家有所帮助。
     
  • MATLAB中常用的纹理特征提取技术（包括GLCM、GLDS、LBP、GMRF、FD和Gabor）
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境下应用广泛的几种纹理特征提取方法，涵盖灰度共生矩阵(GLCM)、梯度共生分布(GLDS)、局部二值模式(LBP)、高斯马尔可夫随机场(GMRF)、傅里叶描述子(FD)及Gabor滤波器等技术。 这里总结了一些常用的纹理特征提取方法，并且这些方法都是用MATLAB编写并经过测试确认有效的。希望对大家有所帮助。
     
  • MATLAB中常用的纹理特征提取技术（包括GLCM、GLDS、LBP、GMRF、FD和Gabor）
    优质
    本文综述了在MATLAB环境下应用广泛的六种纹理特征提取方法，涵盖灰度共生矩阵(GLCM)、梯度共生矩阵(GLDM)、局部二值模式(LBP)、高斯马尔可夫随机场(GMRF)、傅里叶描述子(FD)和Gabor滤波器。这些技术为图像分析提供了强大的工具集，适用于多种领域如医学影像、卫星遥感等。 这里汇总了一些常用的纹理特征提取方法，并且都是用MATLAB编写的代码，经过测试后有效。希望这些资源能够帮助大家。 提供的源码包括详细的SIFT（尺度不变特征变换）特征提取与匹配步骤介绍。关于SIFT的具体内容在此不多赘述。这份MATLAB版本的源码主要是为初学者提供学习参考之用。本人也是刚接触相关知识不久，代码亲自测试过，希望能对大家有所帮助。 欢迎大家一起交流探讨，共同进步。这些代码是我从别人那里获取并重新整理过的。
     
  • MATLAB中常用的纹理特征提取代码（包括GLCM、GLDS、LBP、GMRF、FD和Gabor）
    优质
    本资源提供了在MATLAB环境下实现多种纹理特征提取方法的代码，涵盖灰度共生矩阵(GLCM)、灰度离散小波变换(GLDS)、局部二值模式(LBP)、高斯马尔可夫随机场(GMRF)、傅里叶描述子(FD)及Gabor滤波器等。 本段落总结了在MATLAB中常用的纹理特征提取方法的代码实现（包括GLCM、GLDS、LBP、GMRF、FD以及Gabor），这些方法经过测试证明有效，并希望对大家有所帮助。
     
  • 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。
     
  • Gabor 纹理特征提取
    优质
    Gabor纹理特征提取是一种用于图像处理的技术，通过应用Gabor滤波器来捕捉图像中的局部纹理信息，广泛应用于模式识别和计算机视觉领域。 Gabor滤波器提取纹理特征的效果很好，并且可以实际运行。
     
  • Gabor提取图像纹理.rar_Gabor指纹_Gabor纹理_Gabor纹理特征_Matlab指纹识别_纹理Gabor
    优质
    本资源提供基于Matlab实现的Gabor滤波器代码，用于提取图像中的纹理特征，特别适用于指纹图像处理与模式识别研究。 Gabor滤波器可用于实现图像纹理特征提取，在人脸识别、指纹识别等领域有广泛应用，并且可以用MATLAB进行编程实现。
     
  • 基于LBP与GLCM特征提取的纹理图像分割仿真实验-源码
    优质
    本项目通过MATLAB实现基于LBP和GLCM算法的纹理图像特征提取及分割仿真。代码适用于研究和教学用途，有助于深入理解纹理分析技术。 基于LBP特征提取和GLCM特征提取的纹理图像分割仿真源码
     
  • 基于GLCM计算的纹理特征-MATLAB开发
    优质
    本项目运用MATLAB编程实现灰度共生矩阵(GLCM)方法，用于图像处理中的纹理特征分析与提取。适合于对图像纹理进行量化研究的学习者和开发者使用。 GLCM 存储在 aixjxn 的矩阵中，其中 n 表示由于算法使用不同方向和位移而计算的 GLCM 数量。通常 i 和 j 的值等于用于计算 GLCM 的函数 graycomatrix() 中的 NumLevels 参数。需要注意的是，在 Matlab 图像处理工具箱中，量化值属于集合 {1,..., NumLevels} 而不是来自某些文献中的 {0,...,(NumLevels-1)}。 在 Matlab Image Processing Toolbox 中有一个名为 graycoprops() 的函数可以计算 Contrast、Correlation、Energy 和 Homogeneity 四个参数。Haralick的论文中提出了其他一些参数，这些也在代码中进行了计算。该代码未进行矢量化处理，因此效率较低。