纹理特征提取方法综述
电子技术应用 2023年6期
袁艳鹏，汪宇玲
（东华理工大学 信息工程学院，江西 南昌 330000）
摘要： 图像纹理特征提取是图像纹理分类与分割的基础，广泛应用于医学图像、遥感图像等领域。对近期的主流纹理特征提取方法以及融合方法进行了分析与总结，并探讨了纹理特征提取方法未来的研究方向。首先详细介绍了12个主流的公开纹理数据集的特点及其适用场景；接着总结了近几年出现的一些纹理特征提取方法，并根据特征融合方式从多个角度对纹理特征融合方法进行了分类介绍；最后总结了纹理特征提取存在的难点和挑战，并对未来的纹理特征提取方法研究方向进行思考和讨论。
中圖分類號：TP391.4
文獻標志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.223659
中文引用格式： 袁艷鵬，汪宇玲. 紋理特征提取方法綜述[J]. 電子技術應用，2023，49(6)：9-17.
英文引用格式： Yuan Yanpeng，Wang Yuling. A review of texture feature extraction methods[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(6)：9-17.
文獻標志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.223659
中文引用格式： 袁艷鵬，汪宇玲. 紋理特征提取方法綜述[J]. 電子技術應用，2023，49(6)：9-17.
英文引用格式： Yuan Yanpeng，Wang Yuling. A review of texture feature extraction methods[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(6)：9-17.
A review of texture feature extraction methods
Yuan Yanpeng，Wang Yuling
(School of Information Engineering， East China University of Technology， Nanchang 330000，China)
Abstract： Image texture feature extraction is the basis of image texture classification and segmentation, and is widely used in medical images, remote sensing images and other fields. The recent mainstream texture feature extraction methods and fusion methods are analyzed and summarized, and the future research direction of texture feature extraction methods is discussed. Firstly, the characteristics of 12 mainstream public texture datasets and their applicable scenarios are introduced in detail. Then, some texture feature extraction methods that have emerged in recent years are summarized, and the texture feature fusion methods are classified from multiple angles according to the feature fusion methods. Finally, the difficulties and challenges of texture feature extraction are summarized, and the research direction of texture feature extraction methods in the future is considered and discussed.
Key words : texture feature extraction；texture feature fusion；texture dataset；deep learning
0 引言
自20世紀60年代以來，許多研究者開始對圖像的紋理分析研究。紋理特征是圖像的重要特征，在圖像識別中發揮重要的作用。對于人類視覺來說，區分紋理并不困難。但目前對于紋理還沒有一個明確的定義，一般認為它是由許多相互關聯且周期性重復的單元構成的。紋理具有局部序列性不斷重復、非隨機排列、紋理區域內大致均勻等特點。
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作者信息：
袁艷鵬，汪宇玲
（東華理工大學 信息工程學院，江西 南昌 330000）
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