图像纹理特征提取方法综述：发展历程与趋势

本文深入探讨了图像纹理特征提取的方法，它是一项关键的技术，在数字图像处理领域占有重要地位。作者刘丽和匡纲要基于国防科技大学电子科学与工程学院的研究背景，对纹理这一视觉线索在图像中的普遍存在性及其难以精确描述的特性进行了深入分析。纹理分类与分割作为图像处理中的经典课题，其基础在于有效的纹理特征提取，因此吸引了大量的科研人员进行持续的研究。 本文首先回顾了纹理特征提取方法的历史发展脉络，从早期的各种尝试到现代的先进技术，如灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）、马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）、分形理论、小波分析（Wavelet Transform）以及Gabor滤波器等。这些方法各具特色，有的侧重于统计分析，有的依赖于数学模型，有的利用频域特性，它们在纹理特征的描述和表示上各有优劣。 灰度共生矩阵通过计算像素灰度值出现的频率和关联性来捕捉纹理的统计特性；马尔可夫随机场则运用概率模型来建模纹理结构，适合处理复杂场景下的纹理分类；分形理论利用自相似性和尺度不变性描述纹理的重复模式；小波分析则能够捕捉不同尺度下的细节信息；Gabor滤波器则能提取出局部的频率和方向信息，特别适用于边缘和纹理的检测。 此外，自回归模型也被提及，这是一种时间序列分析的方法，可以用于分析纹理随时间和空间的变化规律。这些方法都在不同程度上推动了纹理特征提取技术的进步，并为后续的纹理分类和分割提供了有力的支持。 论文还对这些方法进行了详细的分类和对比，旨在帮助读者理解各自的优势和适用场景。最后，作者对未来纹理研究领域的发展趋势进行了展望，指出随着深度学习、机器学习和大数据技术的发展，纹理特征提取可能会朝着更自动化、智能化的方向发展，同时，结合其他高级算法，如深度神经网络，将有望实现更高精度和鲁棒性的纹理特征提取。 本文是一篇详尽的综述，对于理解和应用图像纹理特征提取技术具有很高的参考价值，无论是学术研究者还是实际应用工程师，都能从中获益匪浅。