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使用MATLAB提取常见纹理特征的代码。

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简介：
本文件汇集了一系列常用的纹理特征提取的代码片段，涵盖了多种技术方法，例如灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差分统计矩阵（GGCM）、灰度差分统计（GLDS）、Tamura纹理特征、局部二值模式（LBP）、高阶多重反射率（HMRF）、Gabor变换以及小波变换。此外，还包含了Laws纹理测量等工具。此份资料旨在为寻求相关代码的开发者提供便利，从而减少他们在寻找和整理代码时的时间成本。

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  • 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。
     
  • 常用纹理特征提取的MATLAB代码.zip
    优质
    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。
     
  • 六种常见纹理特征提取的MATLAB方法.rar
    优质
    本资源提供六种常见的图像纹理特征（如灰度共生矩阵、小波变换等）在MATLAB中的实现方法与代码示例，适用于初学者快速入门和研究者参考。 六种主要常用的纹理特征提取方法包括GM、GMRF、BC、GLDS、GLCM和LBP。这些方法可以用MATLAB编写代码实现。如果有学习需求的读者可以参考相关资料进行研究。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。