纹理特征研究综述_sup_①__sup_ (1)
图像纹理特征总体描述
图像纹理特征总体描述图像纹理特征总体简述纹理是⼀种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表⾯的具有缓慢变化或者周期性变化的表⾯结构组织排列属性。
纹理具有三⼤标志：某种局部序列性不断重复；⾮随机排列；纹理区域内⼤致为均匀的统⼀体；不同于灰度、颜⾊等图像特征，纹理通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息。
另外，局部纹理信息不同程度上的重复性，就是全局纹理信息。
纹理特征体现全局特征的性质的同时，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表⾯性质。
但由于纹理只是⼀种物体表⾯的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利⽤纹理特征是⽆法获得⾼层次图像内容的。
与颜⾊特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进⾏统计计算。
在模式匹配中，这种区域性的特征具有较⼤的优越性，不会由于局部的偏差⽽⽆法匹配成功。
在检索具有粗细、疏密等⽅⾯较⼤差别的纹理图像时，利⽤纹理特征是⼀种有效的⽅法。
但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不⼤的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出⼈的视觉感觉不同的纹理之间的差别。
例如，⽔中的倒影，光滑的⾦属⾯互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。
由于这些不是物体本⾝的特性，因⽽将纹理信息应⽤于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。
⼀. 纹理特征的特点优点：包含多个像素点的区域中进⾏统计计算；常具有旋转不变性；对于噪声有较强的抵抗能⼒；缺点：当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较⼤偏差；有可能受到光照、反射情况的影响；从2-D图像中反映出来的纹理不⼀定是3-D物体表⾯真实的纹理；⼆. 纹理特征分类1. 基本说明纹理特征分类图如下所⽰：纹理特征的提取，⼀般都是通过设定⼀定⼤⼩的窗⼝，然后从中取得纹理特征。
然⽽窗⼝的选择，存在着⽭盾的要求：窗⼝设定⼤：纹理是⼀个区域概念，它必须通过空间上的⼀致性来体现。
观察窗⼝取的越⼤，能检测出同⼀性的能⼒愈强；反之，能⼒愈弱；窗⼝设定⼩：由于不同纹理的边界对应于区域纹理同⼀性的跃变，因此为了准确地定位边界，要求将观察窗⼝取得⼩⼀点；这种情况下，会出现困难是：窗⼝太⼩，则会在同⼀种纹理内部出现误分割；⽽分析窗太⼤，则会在纹理边界区域出现许多误分割。
影像组学纹理特征
影像组学纹理特征引言：影像组学是结合医学影像和计算机科学的跨学科研究领域，旨在利用医学影像数据提取和分析大量的定量特征，以帮助医学诊断、治疗和预后评估。
纹理特征是影像组学中重要的一类特征，它们能够描述医学影像中的图像纹理信息，对于癌症等疾病的诊断和预后评估具有重要意义。
纹理特征分析方法：影像组学纹理特征分析可以通过多种方法实现，常用的方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度运行长度矩阵（GLRLM）、灰度尺寸区域矩阵（GLSZM）和灰度平均领域强度（GLDM）等。
这些方法可以从图像的灰度直方图、灰度级别之间的关系以及像素灰度值在空间上的分布等方面来描述图像的纹理特征。
常用的纹理特征：常用的纹理特征包括对比度（Contrast）、同质性（Homogeneity）、熵（Entropy）、均值（Mean）、标准差（Standard Deviation）等。
对比度反映了图像中相邻像素灰度级别之间的差异程度，同质性度量了图像中相似灰度级别像素的紧密程度，熵用于描述图像的复杂程度，均值和标准差反映了图像的平均亮度和像素分布的变化程度。
纹理特征在肿瘤分类中的应用：纹理特征可以用于肿瘤的分类和分级。
例如，对于乳腺钼靶影像，可以通过分析肿瘤区域的纹理特征来判定良性与恶性乳腺肿瘤。
研究表明，恶性肿瘤的纹理特征往往呈现出更高的对比度和熵，而良性肿瘤的纹理特征则较为均匀和一致。
因此，通过纹理特征的分析，可以提高对肿瘤的判别能力，对于指导临床治疗具有重要意义。
纹理特征在预后评估中的应用：纹理特征还可以用于预后评估。
例如，在头颈部肿瘤的影像组学研究中，研究人员发现一些纹理特征与患者的预后相关。
这些纹理特征包括逆关联（inverse correlation），指标相似度（similarity metrics）以及递增和递减（incremental and decremental）等。
通过对大量的影像数据进行纹理特征的提取和分析，可以建立预后评估模型，帮助决策医生制定个性化的治疗策略。
gee纹理特征
gee纹理特征介绍在地球引擎（Google Earth Engine，简称GEE）中，纹理特征是一种用于描述图像或地理空间数据的重要属性。
纹理特征可以帮助我们理解图像中的空间结构和模式，从而对地表进行分类、监测和分析。
本文将深入探讨gee纹理特征的定义、计算方法以及在地表研究中的应用。
纹理特征的定义纹理特征是指图像或地理空间数据中的局部空间结构和模式。
它描述了图像中像素之间的空间关系、颜色变化和形状等信息。
纹理特征可以用于衡量图像的复杂度、细节和视觉质量。
在地表研究中，纹理特征还可以用于区分不同地物类型、监测地表变化和评估生态环境。
纹理特征的计算方法计算纹理特征的方法有很多种，常见的包括灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，简称GLCM）、局部二值模式（Local Binary Patterns，简称LBP）和方向性梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，简称HOG）等。
灰度共生矩阵（GLCM）灰度共生矩阵是一种用于描述图像纹理特征的统计方法。
它通过计算图像中像素灰度级之间的统计关系来描述纹理特征。
常用的GLCM特征包括对比度、相关性、能量和熵等。
1.对比度（Contrast）：衡量图像中不同灰度级像素之间的差异程度。
2.相关性（Correlation）：衡量图像中像素之间的线性相关性。
3.能量（Energy）：衡量图像中像素灰度级分布的均匀程度。
4.熵（Entropy）：衡量图像中像素灰度级分布的不确定性。
局部二值模式（LBP）局部二值模式是一种用于描述图像纹理特征的方法，它通过对图像中每个像素及其周围像素进行二值编码来表示纹理特征。
常用的LBP特征包括LBP直方图和LBP模式等。
1.LBP直方图（LBP Histogram）：将图像中每个像素的LBP值统计到直方图中，用于表示图像的纹理特征。
2.LBP模式（LBP Pattern）：将图像中每个像素的LBP值组合成一个二进制模式，用于表示图像的纹理特征。
光谱特征、纹理特征
光谱特征、纹理特征
光谱特征和纹理特征是在图像处理和计算机视觉领域中用于描述图像内容的两种不同类型的特征。
光谱特征：
光谱特征通常与图像的颜色信息有关，特别是在多光谱或高光谱图像中。
光谱特征主要包括：
1.波段反射率：在多光谱或高光谱图像中，不同波段的反射率信
息。
2.光谱曲线：描述不同波段上像素的光谱响应曲线，用于分析物
体的光谱特性。
3.光谱指数：使用不同波段的像素值进行计算，如归一化植被指
数（NDVI）、植被指数（VI）等。
4.光谱特征分析：通过光谱信息分析物体的材质、含水量等属性。
纹理特征：
纹理特征关注的是图像中不同区域之间的结构和纹理差异。
纹理特征通常用于描述图像的细节和局部结构，其中一些常见的纹理特征包括：
1.灰度共生矩阵（GLCM）：用于描述像素之间的灰度关系，可以
计算纹理特征如能量、对比度、相关性等。
2.方向性纹理特征：描述图像中不同方向上的纹理特性，如方向
梯度直方图（HOG）。
3.局部二值模式（LBP）：用于描述图像中局部纹理结构的二值模
式。
4.Gabor滤波器特征：对图像进行Gabor滤波，用于提取不同
频率和方向上的纹理信息。
5.小波变换特征：使用小波变换分析图像的局部纹理特征。
在实际图像处理任务中，常常结合使用光谱特征和纹理特征，以获取更全面的图像信息。
例如，在卫星遥感图像中，通过结合光谱信息和纹理信息可以更准确地进行地物分类。
在医学图像分析中，光谱特征和纹理特征的结合可以用于病变检测和诊断。
纹理特征
纹理特征纹理是指存在于图像中某一范围内的形状很小的、半周期性或有规律地排列的图案。
在图像判读中使用纹理表示图像的均匀、细致、粗糙等现象。
纹理是图像处理和模式识别的主要特征之一。
纹理特征是指图像灰度等级的变化，这种变化是与空间统计相关的。
图像的纹理特征反应了图像本身的属性，有助于图像的区分。
一般的图片都具有丰富、稳定的纹理特征，且利用统计方法方法提取图像的纹理特征具有计算量小的特点。
a.统计法a)灰度共生矩阵假定，在一幅图像中规定了一个方向（水平的、垂直的等）和一个距离（一个象素，两个象素等）。
那么该物体的共生矩阵P 的第（i,j ）个元素值等于灰度级i 和j 在物体内沿该方向相距该指定距离的两个像素上同时出现的次数，除以M ，其中M 是对P 有贡献的像素对的总数。
矩阵P 是N ×N 的，其中N 为灰度阴影级的划分数目。
各个共生矩阵可以通过对距离和方向的各个组合来定义。
对矩阵有贡献的像素对的总数M ，比物体内部像素的个数少，而且这个数目随着距离的增加逐渐减少。
因此，小物体的矩阵会相当稀疏。
由于这个原因，灰度级划分N 常常被减少，例如从256级到8级，以便于共生矩阵的计算。
在水平方向上的共生矩阵，如果考虑当前像素的左右方向上的像素，则称为对称共生矩阵，如果只考虑当前像素的右或左方向上的像素，则称为非对称共生矩阵。
例如，设一幅图像的大小为M ×N ，灰度级为L ，G ＝{0,1,2……., L-1}，f(x,y)是坐标(x,y)处像素的灰度级，一幅图像的一个共生矩阵是一个L ×L 矩阵L L ij t T *][，T 中的元素是图像灰度的空间关系，以及按特定方式表示的两灰度间变化的次数。
我们只考虑水平方向的共生矩阵，则对称共生矩阵的定义如下：∑∑===M i Nj ij k l t 00),(δ (3-2) 式中 ⎩⎨⎧=-==+=jk l f i k l f j k l f i k l f )1,(,),()1,(,),( ;1),(=k l δ (3-3) 否则 0),(=k l δ (3-4) 当只考虑水平方向的右边的像素，则非对称共生矩阵的定义如下：j k l f i k l f =+=)1,(,),( ;1),(=k l δ (3-5)否则 ;0),(=k l δ (3-6) 我们得到从灰度级i 到j 变化的概率如下： ∑∑-=-==1010L i L i ijijij tt p (3-7) b) TamuraTamura 以人类的主观心理度量作为标准，提出了六个基本的纹理特征，这些特征包括：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 ），这些特征中最重要的主要是纹理的粗糙度，对比度和方向度。
图像纹理特征总体描述
图像纹理特征总体简述纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。
纹理具有三大标志：∙某种局部序列性不断重复；∙非随机排列；∙纹理区域内大致为均匀的统一体；不同于灰度、颜色等图像特征，纹理通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息。
另外，局部纹理信息不同程度上的重复性，就是全局纹理信息。
纹理特征体现全局特征的性质的同时，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。
但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。
与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。
在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。
在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。
但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。
例如，水中的倒影，光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。
由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。
一. 纹理特征的特点∙优点：∙包含多个像素点的区域中进行统计计算；∙常具有旋转不变性；∙对于噪声有较强的抵抗能力；∙缺点：∙当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差；∙有可能受到光照、反射情况的影响；∙从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理；二. 纹理特征分类1. 基本说明纹理特征分类图如下所示：纹理特征的提取，一般都是通过设定一定大小的窗口，然后从中取得纹理特征。
然而窗口的选择，存在着矛盾的要求：∙窗口设定大：纹理是一个区域概念，它必须通过空间上的一致性来体现。
观察窗口取的越大，能检测出同一性的能力愈强；反之，能力愈弱；∙窗口设定小：由于不同纹理的边界对应于区域纹理同一性的跃变，因此为了准确地定位边界，要求将观察窗口取得小一点；这种情况下，会出现困难是：窗口太小，则会在同一种纹理内部出现误分割；而分析窗太大，则会在纹理边界区域出现许多误分割。
纹理特征提取方法
纹理特征提取方法
纹理特征提取是计算机视觉中一个重要的研究内容，其可以用来提取和描述图像中的
纹理特征，以满足图像识别的要求。
纹理特征提取有以下几种方法。
基于统计方法的纹理特征提取方法是根据统计特征，如局部直方图，局部二元直方图
或相关系数，来描述图像中的纹理。
它们可以用来比较每个像素和其邻域内像素之间的统
计特征，从而提取出局部纹理特征，并可用于识别各种类型的纹理。
2. 基于模式识别方法的纹理特征提取方法
基于模式识别方法的纹理特征提取方法是一种高维特征，它利用图像空间中的模式识
别算法，如Gabor小波变换、结构元素统计和生成模式和多分辨率分析，来提取包含的图
像纹理特征。
它仅从局部的特征提取中获得了更多的信息，可用于图像识别算法的输入参数。
基于矢量方法的纹理特征提取方法利用增强矢量实现图像中纹理的提取和分类。
该方
法主要是利用矢量图来逆变换成像素图，并利用这些矢量图来描述图像纹理特征。
它不仅
能够给出空间特征，而且能够提供更多的信息，可用于纹理分类及其他图像识别应用的研
究中。
此外，近年来也出现了基于深度学习的纹理特征提取方法。
基于深度学习的纹理特征
提取方法利用深度神经网络，自发提取和描述纹理特征，从而使图像纹理特征更加多样化。
它可以在保持纹理特征多样性的同时提高识别准确度。
动物皮革纹理特征提取和重构方法研究
doi:10.19677/j.issn.1004-7964.2023.06.005动物皮革纹理特征提取和重构方法研究彭棉珠1，谭路路2，黄志高2*，杨志锋2（1.仰恩大学现代教育技术中心，福建泉州362014；2.泉州师范学院，福建泉州362000）摘要：文章提出了一种描述皮革纹理特征以及根据特征值重构皮革形状的方法。
首先构建皮革纹理的层次结构模型，然后对皮革表面的测量值进行统计分析，提取描述皮革纹理外形特征的参数，最后基于提取的参数和皮革纹理的层次结构模型重构皮革形状。
实验结果表明，方法在提高皮革图案设计效率的同时能够更准确地提取皮革纹理特征。
关键词:皮革；仿制；纹理特征；形状重构中图分类号:TP 391.41文献标志码:AResearch on the Extraction and Reconstruction Method ofAnimal Leather Texture Feature(1.Modern Educational &Technical Center,Yangen University,Quanzhou 362014,China;2.Quanzhou NormalUniversity,Quanzhou 362000,China)Abstract:This paper proposed a method to describe the leather texture feature and reconstruct the leather shape from the eigenvalues.The hierarchical structure model of leather texture was firstly constructed,and then the measured values of leather surface were statistically analyzed to extract the parameters describing the appearance characteristics of leather texture,and finally the leather shape was reconstructed based on the extracted parameters and the hierarchical structure model of leather texture.Results show that the present method can not only improve the efficiency of leather pattern design,but also extract leather texture features more accurately.Key words:leather;imitation;texture feature;shape reconstruction收稿日期：2023-03-20基金项目：福建省中青年教师教育科研项目“基于模拟登录的微博数据采集方案”（JT180381）第一作者简介：彭棉珠（1983-），女，硕士，实验师，主要从事模式识别，影视后期。
机器视觉中纹理检测技术研究
机器视觉中纹理检测技术研究机器视觉是应用于机器人、自动化制造、安防监控等领域的重要技术之一。
在机器视觉中，纹理检测技术是一种重要的手段，它可以帮助机器视觉系统对不同形态的物体进行识别、分类和定位。
本文将从纹理的定义、特征提取、纹理匹配、纹理分类等方面探讨机器视觉中纹理检测技术的研究现状和未来发展方向。
一、纹理定义与特征提取在机器视觉领域中，纹理是指物体的表面形态和结构的规律性变化，通常表现为一些重复出现的特征、形状和颜色。
纹理的定义与提取一直是机器视觉中的一个难点。
纹理特征提取通常分为两种方法：基于统计的纹理分析和基于结构的纹理分析。
基于统计的纹理分析方法是通过统计特征，如均值、方差、能量、熵等来描绘纹理特征。
该方法主要包括格拉姆矩阵法、小波变换法、Gabor滤波器法等。
其中，Gabor滤波器法是目前应用最广泛的方法之一，它可有效提取纹理中的局部特征，通过不同尺度和方向的Gabor滤波器，可以提取不同频率和方向的纹理信息。
基于结构的纹理分析方法是通过分析纹理的结构特征，如纹理元、纹理块等，来提取特征。
这种方法通常包括邻域差分法、纹理分割法、纹理模型法等。
其中，邻域差分法简单易操作，能够有效消除图像中的噪声干扰，是目前应用比较广泛的方法之一。
二、纹理匹配方法纹理匹配方法是指在多幅图像中寻找相同或相似的纹理信息。
对于机器视觉领域中的纹理匹配问题，通常可以采用相似性测度和基于匹配策略的方法来解决。
相似性测度方法是通过比较纹理特征之间的相似性来实现纹理匹配的。
常用的相似性测度方法包括平均欧几里得距离法、相关系数法、互信息法等。
这些方法无需考虑纹理之间的空间关系，因此适用于对称性较强的纹理匹配问题。
基于匹配策略的方法是依据不同的匹配策略来找到相似的纹理信息，常见的方法包括局部方法、尺度不变特征变换(SIFT)算法、速度加速特征(SURF)算法等。
其中，SIFT算法和SURF算法是目前应用比较广泛的方法之一，它们可以处理旋转、尺度、光照等变化，具有比较强的鲁棒性。
表面纹理特征参数
表面纹理特征参数介绍表面纹理是指物体表面的形状、色彩和纹理特征。
纹理特征参数是用来描述物体表面纹理的数学参数。
通过对物体表面纹理特征参数的分析和处理，可以帮助我们理解物体的性质和特点，提取有用信息，应用于图像处理、计算机视觉、计算机图形学等领域。
表面纹理特征参数的分类表面纹理特征参数可以根据其描述的信息类型和性质进行分类。
常见的分类方法包括：统计特征参数统计特征参数是通过统计物体表面纹理的像素值或像素值之间的关系来描述其特征。
常见的统计特征参数包括：1.均值：描述纹理的亮度水平。
2.方差：描述纹理的对比度。
3.熵：描述纹理的复杂度。
4.相关性：描述纹理的线条或条纹的方向性。
频谱特征参数频谱特征参数是通过对物体表面纹理的频谱进行分析来描述其特征。
常见的频谱特征参数包括：1.平均能量：描述纹理的频谱能量分布。
2.谱熵：描述纹理的频谱复杂度。
3.能量集中度：描述纹理的频谱能量集中程度。
结构特征参数结构特征参数是通过分析物体表面纹理的结构形态来描述其特征。
常见的结构特征参数包括：1.方向性：描述纹理的线条或条纹的方向。
2.纹理密度：描述纹理的均匀程度。
3.纹理连通性：描述纹理的连通性程度。
表面纹理特征参数的应用表面纹理特征参数在各个领域中都有广泛的应用，下面介绍其中几个常见的应用领域：图像处理表面纹理特征参数在图像处理中可以用于纹理特征提取、图像分类和图像检索等任务。
通过提取图像的表面纹理特征参数，可以有效地区分不同的纹理类型，实现图像的自动分类和检索。
计算机视觉表面纹理特征参数在计算机视觉中可以用于目标识别、目标跟踪和目标分割等任务。
通过分析物体表面的纹理特征参数，可以帮助计算机理解物体的形状、结构和材质，实现对物体的准确识别和跟踪。
计算机图形学表面纹理特征参数在计算机图形学中可以用于模型生成、形状重建和渲染合成等任务。
通过分析物体表面的纹理特征参数，可以生成逼真的虚拟模型，实现对物体的形状和纹理的准确重建和合成。
纹理特征提取方法
纹理xx 方法发展1973年，Haralick在利用陆地卫星图像研究美国加利福尼亚海岸带的土地利用问题时，开创性地提出著名的GLCM它在纹理分析中是一个很好的方法，广泛用于将灰度值转化为纹理信息。
此外，这个阶段出现的方法主要还有灰度行程长度法、灰度差分统计法，自回归模型法等，这些方法在纹理分类中有一定效果，但是这些方法的后继研究很少，在实际应用中也较少采用从20世纪80年代以来，MRF理论在纹理分析中掀起一阵热潮..，为纹理特征提取找到了一个新的方向，尔后相继出现了MRF模型、Gibbs模型、高斯马尔可夫随机场（GMRF模型、同步自回归模型（SAR）隐马尔可夫随机场模型（HMRF）广义MRF模型和多分辨率MRF等等。
同时，分形理论也为提取纹理特征注入了新的活力。
1984年，Pentland等人在这方面做了开创性的工作，指出分形模型非常适用于描述纹理图像。
后来更多学者将分形用于纹理分类，以分数维来描述图像区域的纹理特征。
其中引人瞩目的是Chaudhuri和Sarker提出了差分计盒算法，这是一种简单、快速、精度高的分形维数计算方法。
也是目前用得较多的一种方法。
随后，Kapan等提出了非常吸引人的扩展分形特征。
90 年代以后随着小波理论的发展，小波在纹理特征提取中的应用也不断发展。
近年来，较引人瞩目的是ojala等于2002年提出的局部二进制模式（LBP，该方法分析纹理的吸引人的地方在于其计算复杂度小，具有多尺度特性和旋转不变特性，在纹理检索领域得到应用。
纹理是图像分析中常用的概念，指的是图像像素的灰度或者颜色的某种变化。
纹理特征，这里指得是利用计算机技术从数字图像中计算出来的可以定量描述人对纹理的定性的感知的某些参数，它对区域内部灰度变化或者色彩变化的某种规律进行量化，这些纹理特征能够尽可能地缩小纹理的类内差距，同时尽可能增大纹理的类间差距方法分类1.统计家族（基于像元及其邻域的灰度属性，研究纹理区域中的统计特性，或像元及其邻域内的灰度的一阶、二阶或高阶统计特性）（1）GLCM（灰度共生矩阵）：该方法是建立在估计图像的二阶组合条件概率密度基础上（2）半方差：该方法是一种基于变差函数的方法，由于变差函数反映图像数据的随机性和结构性。
纹理特征
纹理特征纹理是指存在于图像中某一范围内的形状很小的、半周期性或有规律地排列的图案。
在图像判读中使用纹理表示图像的均匀、细致、粗糙等现象。
纹理是图像处理和模式识别的主要特征之一。
纹理特征是指图像灰度等级的变化，这种变化是与空间统计相关的。
图像的纹理特征反应了图像本身的属性，有助于图像的区分。
一般的图片都具有丰富、稳定的纹理特征，且利用统计方法方法提取图像的纹理特征具有计算量小的特点。
a.统计法a)灰度共生矩阵假定，在一幅图像中规定了一个方向（水平的、垂直的等）和一个距离（一个象素，两个象素等）。
那么该物体的共生矩阵P 的第（i,j ）个元素值等于灰度级i 和j 在物体内沿该方向相距该指定距离的两个像素上同时出现的次数，除以M ，其中M 是对P 有贡献的像素对的总数。
矩阵P 是N ×N 的，其中N 为灰度阴影级的划分数目。
各个共生矩阵可以通过对距离和方向的各个组合来定义。
对矩阵有贡献的像素对的总数M ，比物体内部像素的个数少，而且这个数目随着距离的增加逐渐减少。
因此，小物体的矩阵会相当稀疏。
由于这个原因，灰度级划分N 常常被减少，例如从256级到8级，以便于共生矩阵的计算。
在水平方向上的共生矩阵，如果考虑当前像素的左右方向上的像素，则称为对称共生矩阵，如果只考虑当前像素的右或左方向上的像素，则称为非对称共生矩阵。
例如，设一幅图像的大小为M ×N ，灰度级为L ，G ＝{0,1,2……., L-1}，f(x,y)是坐标(x,y)处像素的灰度级，一幅图像的一个共生矩阵是一个L ×L 矩阵L L ij t T *][，T 中的元素是图像灰度的空间关系，以及按特定方式表示的两灰度间变化的次数。
我们只考虑水平方向的共生矩阵，则对称共生矩阵的定义如下：∑∑===M i Nj ij k l t 00),(δ (3-2)式中⎩⎨⎧=-==+=jk l f i k l f jk l f i k l f )1,(,),()1,(,),( ;1),(=k l δ (3-3) 否则 0),(=k l δ (3-4) 当只考虑水平方向的右边的像素，则非对称共生矩阵的定义如下：j k l f i k l f =+=)1,(,),( ;1),(=k l δ (3-5)否则 ;0),(=k l δ (3-6)我们得到从灰度级i 到j 变化的概率如下：∑∑-=-==101L i L i ijijij tt p (3-7)b) TamuraTamura 以人类的主观心理度量作为标准，提出了六个基本的纹理特征，这些特征包括：粗糙度（coarseness ），对比度（contrast ），方向度（directionality ），线像度（linelikeness ），规整度（regularity ）和粗糙度（roughness ），这些特征中最重要的主要是纹理的粗糙度，对比度和方向度。
深度纹理特征提取
深度纹理特征提取深度纹理特征提取是指利用深度学习技术从图像或视频中提取纹理特征的过程。
纹理特征对于图像分类、目标识别和场景理解等任务具有重要意义。
在深度学习中，通过构建特定的网络结构和损失函数，可以有效地提取纹理特征，提高图像分类和识别的准确性。
以下是一些深度纹理特征提取的方法和技术：1. 卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，可以在图像上提取局部特征，包括纹理信息。
通过堆叠多层卷积层和池化层，CNN可以捕捉到图像中的高级特征，这些特征对于纹理分析非常有用。
2. 循环神经网络（RNN）：循环神经网络具有处理时序数据的能力，可以捕捉到图像序列中的纹理变化。
RNN在处理视频数据时表现出良好的性能，可以提取出连续帧之间的纹理特征。
3. 灰度共生矩阵（GLCM）：灰度共生矩阵是一种常用的纹理分析方法，可以提取图像中的纹理特征。
通过计算图像中相邻像素的灰度值差异，可以得到一系列纹理特征参数，如方向、频率和强度等。
将这些特征参数输入到深度学习模型中，可以实现纹理特征的有效提取。
4. 迁移学习：迁移学习是一种利用预训练模型来提高新任务性能的方法。
在纹理分析任务中，可以利用预训练的模型来提取通用纹理特征，然后将这些特征用于新任务的训练和分类。
5. 几何对应网络（GCN）：GCN是一种用于从图像中提取特征点和描述子的深度神经网络。
通过在图像对（如SLAM 中的前后两帧图像）中提取关联特征，GCN可以有效地提取纹理信息，提高分类和匹配的准确性。
6. 端到端学习：端到端学习是一种直接从输入数据中学习特征表示的方法。
通过设计合适的网络结构和损失函数，端到端学习可以有效地提取纹理特征，实现高质量的图像分类和识别。
总之，深度纹理特征提取是一种利用深度学习技术从图像或视频中提取纹理特征的方法。
通过构建不同的网络结构和损失函数，可以实现对纹理特征的有效提取，从而提高图像分类、目标识别和场景理解等任务的准确性。
纹理特征——精选推荐
纹理特征第⼀章绪论1.1研究背景随着计算机技术的迅速发展以及机器视觉系统在通信、宇宙探测、遥感、⽣物医学等领域的应⽤，纹理图像分析技术越来越成为视觉领域研究的热点话题。
在⽇常⽣活中，图像随处可见，我们所接受的所有信息的80%是来⾃视觉信息，可见图像信息在我们⽇常⽣活中的重要性。
图像的特征主要包括颜⾊特征、纹理特征和形状特征。
相⽐于颜⾊特征和形状特征，图像的纹理特征包含了图像的许多信息，通过对其分析可以得到更好的宏观和微观信息，所以在图像分析中，纹理的特征分析越来越受到⼈们青睐。
因此，越来越多的国内外学者致⼒于图像纹理特征提取的研究。
纹理特征提取技术作为数字图像处理领域中的⼀种新的应⽤，在军事、医学和计算机科学等众多领域，都⼴泛地采⽤了这⼀技术。
(1). ⽆⼈飞⾏器的⾃主导航与定位利⽤存放在飞⾏器上的参考图像，与其在飞⾏过程中获得的下视或前下视、图像进⾏⽐较，从⽽判断⽆⼈飞⾏器的当前位置，确定其飞⾏⽅向和位置上的偏差[1-3]。
（2）遥感测量从20世纪90年代以来，随着遥感技术的提⾼，⾼分辨率的遥感影像越来越多，遥感可以在较⼩的空间范围内观察地表的细节变化，进⾏⼤⽐例尺遥感制图、提取⾼精度的地理信息、监测⼈为活动对环境的影响等。
借助对遥感图像的纹理分析、提取影响的纹理特征，可以推进影响解译的⾃动化[1]。
在遥感图像中,不同地形地貌对应着遥感图像中不同的纹理图像，平原、⼭地、丘陵、村庄、⽔域、⽥地等不同地貌可以通过纹理区分开来。
（3）医疗辅助诊断从严格意义上说，在引⼊线代医疗仪器前，医学基本上不能称为科、学。
传的医疗诊断靠的是经验。
事实上即使在今天中医也基本上依靠经验。
这样就带来了两⽅⾯的问题，⼀是医⽣的训练⽆法科学化，⽽是诊断的结果加⼊了较多的⼈为因素。
现代医疗仪器的使⽤在⼀定程度上解决了这两⽅⾯的问题，但仪器除了直接提供数据外，⼏乎不能进⾏任何⾃动分析⼯作，很多仪器如X-光机、CT、B 超、各种显微诊断设备等提供的都是图像，这样诊断的结论⼜⼀次依赖于读者经验。
纹理特征提取方法
纹理特征提取方法纹理特征提取是图像处理和计算机视觉领域的重要研究方向之一，受到了广泛关注。
纹理特征提取的目的是从图像中提取出与纹理相关的特征，这些特征可以用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。
本文将介绍一些常用的纹理特征提取方法，并对它们的原理和应用进行详细阐述。
1. 统计纹理特征：统计纹理特征是最常用的一类方法，它们基于图像的灰度分布、边缘直方图、自相关矩阵等统计信息来描述纹理特征。
其中最著名的方法是局部二值模式(LBP)，它通过比较像素与周围邻域像素的灰度值大小来构造二进制编码，然后用这些编码来描述图像的纹理特征。
LBP具有旋转不变性和灰度不变性的特点，因此在人脸识别、纹理分类等领域取得了广泛应用。
2. 滤波纹理特征：滤波纹理特征是另一类常用的方法，它通过对图像进行一系列滤波操作，提取出与纹理相关的特征。
常用的滤波器包括高斯滤波器、拉普拉斯滤波器、小波变换等。
例如，Gabor滤波器是一种常用的纹理特征提取方法，它可以对图像进行多尺度、多方向的滤波操作，得到多个特征图像，然后将这些特征图像进行组合，得到最终的纹理特征表示。
滤波纹理特征具有较好的局部性和尺度不变性，因此在纹理分类、图像检索等任务中表现出较好的性能。
3. 频域纹理特征：频域纹理特征是一类基于频域分析的方法，它通过对图像进行傅里叶变换或小波变换等操作，将图像从空间域转换为频率域，然后提取出与纹理相关的特征。
其中最典型的方法是基于功率谱密度(PSD)的纹理特征提取方法。
PSD表示了图像在频域上的能量分布，它通常通过对图像的傅里叶变换进行幅度平方操作得到。
频域纹理特征具有较好的局部性和旋转不变性，因此在纹理分类、医学图像分割等领域具有广泛的应用前景。
4. 结构纹理特征：结构纹理特征是一类基于局部结构的方法，它通过对图像的像素之间的关系进行建模，提取出与纹理相关的特征。
其中最著名的方法是局部二阶统计纹理特征，它通过计算图像的局部协方差矩阵、局部相关矩阵等来描述图像的纹理特征。
第九章 纹理分析new
纹 理 分 析
纹理图像
傅立叶功率谱
12
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第 九 章
9.4 傅立叶频谱分析法 频谱法借助于傅立叶频谱的频率特性来描述周期的 或近乎周期的二维图像模式的方向性。常用的三个性 质是： (1) 傅立叶频谱中突起的峰值对应纹理模式的主方向; (2) 这些峰在频域平面的位置对应模式的基本周期; (3) 如果利用滤波把周期性成分除去， 剩下的非周 期性部分可用统计方法描述。
2
纹 理 分 析
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第 九 章
9.1 引言 常见纹理图案：
纹 理 分 析
砖墙、布、云、动物皮毛、乱草、树叶
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第 九 章
9.1 引言
(a)
纹 理 分 析
(b)
图： 人工纹理与自然纹理 (a) 人工纹理； （b）自然纹理 遥感信息工程学院
4
第 九 章
9.1 引言 二、 纹理分析方法 1、统计分析方法 凭人们的直观影响，即从图像有关属性的统计分析 出发，统计纹理特征。 2、结构分析方法 从图像结构的观点出发，则认为纹理是结构。纹理 分析应该采用句法结构方法，力求找出纹理基元，再 从结构组成探索纹理的规律或直接去探求纹理构成的 结构规律。 三、 纹理描述和度量方法 1、统计法 2、结构法 3、频谱法
（3）行程长度分布：
纹 理 分 析
g
∑∑ [ p( g , n)] RLD = ∑ p ( g , n)
n g ,n
（4）行程比：
∑ p ( g , n)
RPG =
g ,n
N2
式中，N2为像素总数。
9
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第 九 章
9.3 自相关函数方法 纹理常用它的粗糙性来描述。例如，在相同的观看条 件下， 毛料织物要比丝织品粗糙。粗糙性的大小与局部 结构的空间重复周期有关，周期大的纹理粗，周期小的 纹理细。这种感觉上的粗糙与否不足以定量纹理的测度， 但可说明纹理测度变化倾向。即小数值的纹理测度表示 细纹理，大数值纹理测度表示粗纹理。 用空间自相关函数作纹理测度的方法如下：
图像纹理特征提取方法综述
图像纹理特征提取方法综述一、本文概述随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，图像纹理特征提取已成为该领域的一个重要研究方向。
纹理作为图像的基本属性之一，反映了图像的局部模式和结构信息，对于图像识别、分类、分割等任务具有至关重要的作用。
本文旨在全面综述图像纹理特征提取方法的研究现状和发展趋势，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
本文将首先介绍纹理特征提取的基本概念和研究意义，阐述其在图像处理和分析中的重要性。
随后，将详细综述经典的纹理特征提取方法，包括基于统计的方法、基于结构的方法、基于模型的方法和基于变换的方法等，分析它们的优缺点和适用范围。
在此基础上，本文将重点介绍近年来新兴的深度学习纹理特征提取方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，探讨它们在纹理特征提取方面的优势和应用前景。
本文还将对纹理特征提取方法的应用领域进行简要介绍，包括图像分类、目标检测、图像分割等，并展望未来的研究方向和挑战。
通过本文的综述，我们希望能够为相关领域的研究人员提供全面的纹理特征提取方法知识，促进该领域的进一步发展。
二、纹理特征提取的基本概念和原理纹理是图像的一种重要属性，描述了图像局部区域的像素排列模式和重复结构。
纹理特征提取旨在从图像中识别并量化这些模式，以用于诸如图像分类、目标识别、场景理解等计算机视觉任务。
在进行纹理特征提取时，主要涉及到几个核心概念，包括滤波器、特征向量、统计量以及纹理模型。
滤波器：滤波器在纹理特征提取中扮演着关键角色，用于检测图像中的特定频率和方向信息。
常见的滤波器包括Gabor滤波器、小波变换滤波器、局部二值模式（LBP）滤波器等。
这些滤波器能够在不同尺度上提取图像的局部信息，从而捕获到纹理的精细结构。
特征向量：通过滤波器处理后的图像数据需要进一步转化为特征向量，以便进行后续的分析和比较。
特征向量通常是一组数值，用于量化图像中某一区域的纹理特征。
常见的特征向量包括灰度共生矩阵（GLCM）的统计量、傅里叶变换系数、小波变换系数等。
8_chapter_纹理分析
纹理是一种普遍存在的视觉现象，目前对于纹 理的精确定义还未形成统一认识，多根据应用需 要做出不同定义． 两种较常采用的定义： 两种较常采用的定义： 定义1 按一定规则对元素（elements）或基元 （primitives）进行排列所形成的重复模式. 定义2 如果图像函数的一组局部属性是恒定的， 或者是缓变的，或者是近似周期性的，则图象中 的对应区域具有恒定的纹理．
纹理分析与合成
纹理分析(analysis): 纹理分类(classification)、纹理分割 (segmentation)、从纹理恢复形状(shape from texture). 纹理合成(synthesis): 由基元合成纹理图像. 图形绘制(graph rendering)、图像压缩 (image compression)、纹理分析.
纹理是指图像强度局部变化的重复模式。 纹理是指图像强度局部变化的重复模式。
Brick
Brick
Stone
人工产生 的纹理是 通过把特 定的子图 象有规则 地重复、 自然纹理 是更为复 杂 的 。
人造和自然纹理图案
包含多个纹理区域的图象
彩色纹理图像
从图所示的纹理可看出纹理是 从图所示的纹理可看出纹理是 的纹理可看出 一种有组织的区域现象， 一种有组织的区域现象，它的基本特征是移不变性 invariance）， ），也即对纹理的视觉感知基 （shift invariance），也即对纹理的视觉感知基 本上与其在图象中的位置无关。 本上与其在图象中的位置无关。 移不变性可被描述成是确定性的（ 可被描述成是确定性的 移不变性可被描述成是确定性的（规则的或结构 ），或是随机的（不规则的）， 或是随机的 的），或是随机的（不规则的）， 随机图象通常是由自然界产生的、木纹为天然纹理， 随机图象通常是由自然界产生的、木纹为天然纹理， 是没有规律的组合。 是没有规律的组合。 确定性的图案通常是人造的（并且由线条、三角形、 确定性的图案通常是人造的（并且由线条、三角形、 矩形、 多边形）花纹为人工纹理， 矩形、圆、多边形）花纹为人工纹理，有规律的排 列组成
纹理的描述方法综述
纹理的描述方法综述
莫毅;王治国
【期刊名称】《科技与生活》
【年(卷),期】2010(000)004
【摘要】本文介绍了纹理的基本概念,对纹理描述方法进行分类,深入分析了各种描述方法的基本原理以及基本特性,阐述了各种描述方法的优缺点,为在各领域利用纹理的基本特征进行研究,提供了基本的分析方法.特别是在图像进行处理和计算机视觉等领域的研究提供了理论基础.
【总页数】2页(P191-191,107)
【作者】莫毅;王治国
【作者单位】桂林理工大学,广西桂林,541004;桂林理工大学,广西桂林,541004【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.纹理描述方法综述
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纹理特征研究综述①孙君顶马媛媛(河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作 454000)摘要：纹理广泛存在于自然界中，是所有物体表面所共有的内在特性，研究纹理有着重要的理论和应用价值。
从纹理定义及分类两个方面，回顾了纹理特征研究的发展历程，分析了有关纹理的研究成果，并重点对纹理分析方法进行了较为全面的综述，最后给出了纹理研究的几个热点应用领域。
关键词：纹理；纹理定义；研究成果；纹理分析方法；应用领域Summary of Texture Feature Researc hSUN Jun-Ding, MA Yuan-Yuan(School of Computer Science and Technology, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China) Abstract: Texture exists widely in nature and it denotes the inherent characteristics of the objects. It is very important to study texture in theory and application. This paper reviews and analyzes the research development,research results and analysis methods of texture features in detail. Finally some hot applications of textureresearch are given.Keywords: texture; texture definition; the research results; texture analysis method; fields of application纹理是一种不依赖于颜色或亮度变化的反映图像中同质现象的视觉特征，刻画了图像像素邻域灰度空间分布的规律。
它是所有物体表面都具有的内在特性，不同物体具有不同的纹理，如云彩，树木，砖，织物等都有各自的纹理特征。
纹理特征包含了物体表面结构组织排列的重要信息以及它们与周围环境的联系，人类的视觉系统对外部世界的感知有赖于物体所表现出的纹理特征。
纹理分析则是计算机视觉和数字图像处理中的一个重要的研究课题，而如何获得其中的纹理特征是其中的重要环节。
纹理特征研究有着重要的理论和应用价值，一直是人们研究的热点，各种纹理分析方法层出不穷。
在大量的文献阅读研究的基础上，本文回顾了纹理特征研究的发展历程，分析了其研究成果，最后给出了纹理研究的应用领域。
1 纹理的定义由于纹理基元及其分布形态复杂多样，人们对纹理的感觉和心里效果相结合，很难用语言文字来描述。
尽管人们能很轻松地识别纹理，但对纹理很难有一个确切的定义。
一般将组成纹理的基本元素称为纹理基元或纹元。
Coggins收集了计算机视觉领域中一些经典的纹理定义[1]：1) 纹理可以被认为是由肉眼可见的区域组成。
纹理结构的简单特征是有重复图案的组成，在这些图案中的图元按一定的布局规则排列。
2) 如果图像的一组局部统计特征或者其他特征是不变的，变化缓慢的或者近似周期的，那么就认为图像区域含有不变的纹理。
Castleman等人认为[2]：纹理是一种反映图像中一块区域的像素灰度级的空间分布属性，这种空间结构的固有属性可以通过邻域像素间的相关性刻画。
以上对纹理的描述已慢慢地被广大学者接受和应用。
对纹理的认识或定义决定了纹理特征提取采用的方法，由于对纹理的定义不统一，一方面使纹理分析①基金项目:河南省国际合作项目(084300510065);河南省控制工程重点学科开放实验室开放课题基金(KG2009-14);河南省教育厅自然科学基础研究基金(2008B520015,2009B520013);河南理工大学博士基金(B050901);河南理工大学骨干教师资助基金收稿时间:2009-10-12;收到修改稿时间:2009-11-19中的问题更为复杂、更具有挑战性；另一方面，由于纹理本身具有多种属性特征使得图像的研究者们引入各种模型对纹理特征进行描述，使得对纹理的研究丰富多彩。
2 纹理的分类纹理作为物体表面的一种基本属性，是描述和识别广泛存在于自然界中物体的一种极为重要的特征。
较为常见的纹理主要有以下三种类型(1)自然纹理。
该种纹理是未经人工刻意加工的、在自然界中自然存在的物体表面属性，如云、烟、雾、木纹、砾岩、沙漠、草地纹理。
这种纹理的基本组成元素形状多样、多数不规则，分布随机性较大。
(2)人工纹理。
该种纹理是人工参与的不同于自然存在物体表面属性的一种纹理，像器物表面的花纹、砖墙、织物、棋盘格格等。
这种纹理的主要特点是纹理基本组成元素形状规则、确定、分布规律性比较强。
(3)混合纹理。
这种纹理主要是一些人工制造的纹理基本元素随机分布于物体表面或自然界形成的。
3 纹理的分析方法纹理分析指的是通过一定的图像处理技术提取纹理特征，并获得纹理定性或定量描述的过程。
常用的纹理分析方法有四种：统计分析方法、结构分析方法、模型分析方法和频谱分析方法。
3.1 统计分析方法纹理特征，特别是自然纹理，在局部上表现出很大的随机性，可描述成一个随机变量。
但从整体和统计意义上看，它也存在某种规律性。
从区域统计方面去分析纹理图像的方法称为基于统计的分析方法，该类方法是利用图像的灰度空间分布情况来描述粗细度、均匀性、方向性等纹理信息。
较早提出并应用的一种统计方法是利用自相关函数[3]描述图像的纹理特征，Kaizeil利用该方法对七类不同的面覆盖物的航空照片进行纹理分析与识别，获得了很好的效果。
1976年，Weszka提出了灰度差分直方图统计方法，该方法能描述图像灰度的空间组织信息，但对于不同的研究对象，需要选取不同的位移矢量，增加了处理图像的工作量。
20世纪70年代早期Haralikc[4]等人提出了空间灰度共生矩阵法[5]，该方法首先对图像空间灰度分布进行统计，得出图像的共生矩阵，其次依据定义在共生矩阵上的若干个纹理特征值进行计算，得到图像的纹理描述。
由于共生矩阵模型方法不受分析对象的制约，能够很好地反映图像的空间灰度分布情况，体现图像的纹理特征，所以得到广泛应用。
1976年，Weszka等人[6]比较了GLCM、灰度差分统计和灰度行程长度统计法，认为GLCM性能最优。
在此基础上，洪继光等结合图像灰度信息及灰度变化的梯度信息，提出了灰度-梯度共生矩阵法[7]。
该方法描述图像的特征除了利用灰度本身之外，还利用灰度变化的梯度信息。
图像灰度大小构成了图像的基础，图像梯度则构成了图像轮廓、边缘的要素。
赵珊等[8]将结构分析方法和统计分析方法相结合，并以方块编码为依据，提出了一种纹理基元的共生矩阵方法。
为了满足人类对纹理的视觉感知心理学的研究，1978年Tamura等人提出了用纹理的6种视觉特征来表示纹理。
这种表示纹理的方法使表示的纹理性质具有直观的视觉意义。
为描述中心像素与周围邻域像素之间的相对灰阶关系，盛文等[9]于2000年提出了一种基于纹理元灰度模式统计的图像纹理分析方法，与其它方法相比，该方法方便简单，计算量较少，越来越得到广泛应用。
在基于纹理谱方法的基础上， 2002年Ojala T 等人[10]提出了LBP(Local Binary Pattern)方法，该方法在纹理分类上效果显著，在医学图像处理及人脸识别等领域应用广泛。
LBP算法通过刻画图像中每个像素点与其邻域内其他各点的灰度值的差异来描述图像纹理的局部结构特征，该局部结构可以用一个二进制的数字来量化。
在此基础上，Ojala T等又提出了uniform纹理模式，该方法是当把二进制串看做一个圆时，串中从0到1以及从1到0的转换不超过2[11]。
Ojala通过实验得出这种模式包含了图像局部纹理的信息，可以有效地描述图像的大部分纹理特征，并明显减少特征的数量。
为了更好地表达和分析随机纹理，Xie和Mirmehdi[12]于2007年提出了一种新的统计模型，称为纹理块(texture exemplars)或texems。
3.2 结构分析方法结构分析方法的基本思想是复杂的纹理可由简单的纹理基元以一定的有规律的形式重复排列组合而成。
当纹理基元大到能够单独被分割和描述时，就要使用结构分析法。
1966年，Beck[13]以不同的英文字母作为纹理基元进行观察，发现纹理基元按不同方向分布影响着人们对纹理的区分。
在Beck发现的基础上，Bergen和Julesz[14]于1983年进行了一系列的精神物理实验，发现纹理基元的方向和纹理基元的密度都显著影响着人们对不同纹理的区分，同时，纹理基元的大小以及尺寸之间的对比，也对纹理的区分有着重要的影响[15]。
这一系列的实验，从生理和心理的角度说明纹理图像可以分解为纹理基元，而结构分析方法就是按纹理基元的特性和其排列规则来描述的。
比较规则的纹理在空间中是以有次序的形式进行纹理单元的镶嵌，最典型的模式是用一种正多边形镶嵌而成，如由正三角形构成的模式等。
另一种方法是利用Voronoi多边形，1990年，Tuceryan M和Jain A.K[16]提出了基于Voronoi多边形的纹理分割，2001年，Shapiro L和Stockman G[17]在计算机视觉中也提到Voronoi多边形。
Carlucci[18]提出了图状语法结构定义排列规则的纹理模型，该模型使用直线段、开放多边形和封闭多边形作为纹理基元。
由于纹理结构的复杂性，图状语法结构比较简单，Lu和Fu[19]提出了树型语法结构表示纹理，将纹理按照9*9的窗口进行分割，每个分解单元的空间结构表示一棵树。
结构分析方法的好处是纹理构成容易理解，适合于高层检索，描述规则的人工纹理。
但对不规则的自然纹理，由于基元本身提取困难及基元之间的排布规则复杂，因此结构法受到很大的限制。
3.3 模型分析方法基于模型[20]的方法假设纹理按某种模型分布，模型表示纹理元之间的关系，模型参数描述纹理元的特性。
模型法[21,22]主要有随机场方法和分形法。
常见的随机场模型有Markov、Gibbs模型等。
基于Markov随机场模型[23]的纹理分析方法把纹理看作一个随机的二维图像场，并且假定某一点取值与周围像素取值多少有关。
近年来，Markov随机场(MRF)模型[24]取得了很大的成功。
但基于Markov随机场模型仅通过局部特征很难得到全局的联合分布，于是提出了Sivakumar的GRF(Gibbs随机场)模型[25]，该模型通过集团势能的概念，利用局部的计算获得全局的结果。