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图像纹理分类技术综述

维沙尔·S·塔卡雷、尼廷·N·帕蒂尔和杰什里·S·索纳瓦内

数字成像技术、计算速度、存储容量和网络的最新进展使得使用每个家庭或企业中可用的设备以交互速度捕获、操作、存储和传输图像成为可能。因此，图像已成为信息交换的主导部分。它们用于娱乐、教育、商业、医学、科学和其他应用。大量数字图像的快速积累产生了对高效、智能的图像分类方案的需求。纹理是图像中对象的重要特征。如今，许多不同领域对基于纹理的图像分类方法的开发产生了极大的兴趣。大多数图像纹理分类系统使用灰度共生矩阵（GLCM）和自组织映射（SOM）方法。GLCM 是图像中像素亮度值（灰度级）的不同组合出现频率的矩阵。对从图像数据库中提取的 GLCM 矩阵进行处理，为 SOM 神经网络创建训练数据集。SOM 模型从处理后的 GLCM 矩阵中组织并提取原型。