摘要： 发表于877 天前 ⁄ 科研 ⁄ 评论数 12 ⁄ 被围观 2,535 次+上图是灰度共生矩阵的原理图。原理可以详细阅读有关论文，这里有详细介绍：查看链接基于人类对纹理的视觉感知的心理学的研究，Tamura等人提出了纹理特征的表达[14]。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 阅读全文

摘要： 网上发现一篇不错的文章，是关于图像特征提取的，给自己做的项目有点类似，发出来供大家参考。 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。特征的定义 至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特 阅读全文