空间关系第四章边缘检测第五章距离信息的检测第六章表面方向的检测第七章运动视觉第八章纹理第九章颜色视觉

元素第11章工程图生成第12章曲面设计第13色彩纹理及表面反光应用第14章与其他软件共享第15设计环

8.1 概述 8.1.1 纹理的定义 8.1.2 纹理的描述和分析方法 8.1.3 纹理基元与影调 8.1.4 纹理研究的领域 8.2 人类视觉系统的纹理分割模式 8.3 纹理描述 8.3.1 测量纹理特性的统计方法 8.3.2 纹理的空间频率特性 8.3.3 纹理描述的结构方法

多年来,由于对钛矿的无序开采,使得海南岛东部出现大面积的土地荒漠化.采用遥感的手段进行跟踪监测,合理地授予采矿权,组织适当的复垦,是解决当地荒漠化的有效途径.基于不同沙地类型在地表空间结构上的差异,提出将基于地质统计学的影像纹理应用到荒漠化监测中,通过变异函数纹理来加大各种不同类别沙地间的区别,提高样本选择的分离度.结果表明,运用变异函数纹理结合光谱波段的最大似然分类方法能够很好地界定海滩沙地和内陆荒漠地的等级,最高分类精度达到92.4%,证明了基于地质统计学的影像纹理在实现该地区遥感荒漠化监测方面的有效性

为克服传统纹理分析的缺陷识别结果易受光照变化和氧化铁皮不利影响的缺点,提出了结构谱纹理分析方法,并将其应用于中厚板表面麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别.实验结果表明,结构谱方法具有较好的光照不变性,对麻点、夹杂、结疤等缺陷的识别率要高于灰度共生矩阵、Laws纹理能量、傅里叶功率谱等其他纹理分析方法

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1 m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础

云锦花纹 何首乌皮部的异常维管束，横切面形如云朵状的花纹。 罗盘纹 商陆的异常 VB，横切面呈数个同心环状的纹理，形如罗盘。 车轮纹 防己与广防己的横切面，木部有放射状的纹理，形如车轮。 菊花心 甘草、桔梗等断面具有明显的形成层环纹及放射状纹理。 珍珠盘 银柴胡 根 头 部 有多 数 疣状突起的 茎 痕 及 芽苞 ， 形 如盘 中 小 珍 珠