图像纹理检测与特征提取技术研究综述
[摘 要] 图像纹理作为图像数据的重要信息，是符合人类视觉特征的重要信息之一。纹理检测与特征提取是纹理分类与分割的基础前提，可以应用到医疗、工业、农业、天文等多个领域，也是近几十年来一个经久不衰的热点研究。随着图像处理领域各种技术的发展，纹理特征分析提取方法也得到不断创新。文章在对相关文献进行调研的基础上，叙述了纹理特征提取方法的发展历程及研究现状，并重点对近十年纹理特征提取方法进行了论述，最后指出了该领域的发展趋势及问题。
[关键词] 图像纹理；特征提取；小波；支持向量机
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 088
[中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）23- 0175- 04
1 引 言
随着大数据时代的到来，相对于一般数据，图像信息作为一种更直观更形象的数据表现形式，其应用已经深入到医学、工业、航空、农业等各行业领域中。而纹理作为图像的重要特征之一，可以充分反映图像的整体特征，因此也成为了诸多图像后处理技术所必备的研究条件。但是，纹理的复杂多样性使得研究者们对其分析和准确识别是非常困难。而解决这个困难的方法之一是对图像提取纹理，然后对提取的纹理进行分析研究。这也是模式识别、图像检索、和计算机视觉等研究的基础。在纹理研究的每个阶段内，随着国内外学者研究对图像纹理提取模型及算法的不断创新，以及纹理提取的广泛的应用价值，促使着大家对这一领域进行更深入的研究。
2 纹理的基本定义及特性
目前，人们对纹理的精确定义还没有完全统一，当前几个类别的定义基本上按不同的应用类型形成相对的定义。一般认为，纹理是图像色彩或者灰度在空间上的重复或变化形成纹理。通常，人们将组成纹理的基本单元称为纹理基元或纹元（texture element）。
尽管关于纹理的定义尚未统一，但人们对纹理信息所具有的如下特性达成共识：
（1）纹理基元是紋理存在的基本元素，并一定是按照某种规律排列组合形成纹理；（2）纹理信息具有局部显著性，通常可以表现为纹理基元序列在一定的局部空间重复出现； （3）纹理有周期性、方向性、密度、强度和粗糙程度等基本特征，而与人类视觉特征相一致的周期性、粗糙性和方向性也更多的被用于进行纹理分类； （4）纹理区域内大致是均匀的统一体，都有大致相同的结构。
纹理的分类有很多种，根据纹理定义域的...
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