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基于分割的分形纹理分析被应用于对各种图像纹理进行分类，该方法使用MATLAB开发。

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简介：
在本项目中，采用基于分割的分形纹理分析技术，旨在对各类图像纹理进行精细的分类。具体而言，提取算法首先将输入的图像分解成一系列的二值图像，随后计算这些结果区域的分形维数，从而有效地描绘出分割纹理的独特模式。 图像分类过程则借助凝聚层次聚类树以及内平方距离方法来实现。

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  • 纹理分类：利用分割技术的分形纹理分析以区分不同图像的纹理-MATLAB开发
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    本资源提供了使用MATLAB进行图像分割的多种方法及图形用户界面（GUI）设计教程，涵盖LUT（查找表）技术等，适用于科研和工程应用。 可以实现MATLAB图像的分割功能，这是一个比较不错的算法。
     
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  • 利用GLCM进行纹理分类
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    本研究运用灰度共生矩阵(GLCM)技术，深入分析并提取图像中的纹理特征，旨在提高不同表面材料或区域的自动分类精度与效率。 此函数用于对纹理图像进行分类：可以计算纹理图像的灰度共生矩阵，并执行PCA分析，从而实现纹理图像的分类。
     
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    本资源提供了一套基于MATLAB开发的纹理图像分割代码，适用于科研与教学用途。通过特定算法实现对复杂纹理图像的有效分割和分析，促进模式识别、计算机视觉等相关领域的研究进展。 希望你们会喜欢我用MATLAB编写的纹理图像分割代码-abbr_d4db91d24a80c301d885d896a59a49b1.rar。
     
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