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TAnalysis
- 傅立叶功率谱法求纹理特征 可解压缩后直接执行-Fourier power spectrum method for texture features can be extracted directly after implementation
waveletTexture
- 基于小波多尺度的灰度图像纹理特征检测源码，小波可以自定义
iris1
- 提出一种基于多纹理特征融合的新颖虹膜识别方法。该方法对虹膜图像做Gabor 小波变换 提取不同分辨力不同方向下的纹理特征作为虹膜的全局特征，在滤波后的子窗口图像上运用灰度 级共现矩阵(COM)提取虹膜的局部特征。通过加权欧几里德距离和最小距离分别对全局特征和局部 特征进行分类识别。
iris2
- 提出了一种新的基于小波过零检测的虹膜 识别算法,通过对分离的虹膜纹理采用小波变换来实现特征提取,最后通过Hamming距离完成模式匹配．
iris3
- 提出一种基于小波变换的虹膜识别算法，详细介绍了对虹膜图象的预处理和对虹膜纹理特征的提取方法．
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- 利用小波变换和特征加权进行纹理分割,很简单,初学者
Gabor
- Gabor小波变换的matlab实现，可以完成对图像的纹理特征提取，广泛应用于图像处理，模式识别等方向-Gabor wavelet transform matlab implementation can complete the image texture feature extraction is widely used in image processing, pattern recognition and so the direction of
PicEnergy
- 根据被测图像纹理背景和目标区域在小波变换域内图像能量分布的不同,以及经过多尺 度分解后在各子空间信息分布的不同,提出与背景纹理的方向无关,把目标的变化具有旋转、平移 以及尺度不变性的能量特征作为检测的依据。实验证明该方法具有较好的适应性。-According to the measured image texture background and target region in wavelet transform domain energy distribution of the di
bi-ji-shi-bie
- 采用“纹理识别”的方式进行笔迹鉴别，利用Gabor变换提取不同频率、不同方向的笔迹特征，最后使用KNN或SVM（支持向量机）对待测样本进行类别判别。-A " texture recognition" approach to handwriting identification using Gabor transform to extract different frequency, the handwriting characteristics of different dir
kuaisujiance
- 提出一种结合小波变换与共现矩阵用于纺织品图像缺陷检测的方法。首先将灰度图像分解成子带 然 后将纹理图像分割成互不重叠的子窗口, 提取共现特征 最后用无缺陷样品训练的M ahalanob is分类器将每一子 窗口划分为缺陷的和无缺陷的。应用该算法进行实际工厂环境中的纺织品缺陷检测。实验结果表明, 集中处理 具有强判决能力的某一频带提高了检测性能, 也改善了计算效率。-Propose a wavelet transform and co-occurrence matrix for the
GaborFilter
- 利用Gabor滤波器提取图像纹理特征，用于图像分类模式识别-Extract the texture feature using Gabor filter/wavelet. You should first generate cell array G, which is a set of kernels in freq domain, then pass G and the image to the function GABORCONV.
tezhengtiqu
- 基于小波变换的特征提取，并且给出了利用小波变换的纹理特征提取和颜色特征提取。-Feature extraction based on wavelet transform and wavelet transform are given texture and color feature extraction feature extraction.
gab
- 使用二维gabor滤波器提取图像的纹理特征，并使能量的平均值为其特征值-extricate the image texture feature
Wavelet_denoising
- 基于小波变换的纹理特征提取方法，可以提取特征值，经过修改也可以提取其他特征向量！-Wavelet-based texture feature extraction method can extract the characteristic values can also be modified to extract the other eigenvectors!
PalmPrintRec
- 基于Gabor小波变换的掌纹纹理特征描述，采用MFC界面 最终对掌纹进行了描述 -Gabor wavelet transform based texture features describe the palm, using the MFC interface are described in the final of the palm
wavematch
- 通过小波变换实现的图像检索系统,主要是基于纹理特征-The wavelet transform of the image retrieval system, mainly based on texture features
Iris-feature-extraction-algorithm
- 基于二维小波变换和方向向量，提出一种新的虹膜特征提取方法。该方法的基本思想是考虑虹膜纹理的 灰度变化，对于多层小波分解后的低频分量，分别求其在4个方向上的方向向量，最后形成虹膜码。测试结果表明，该方法能 有效地提高虹膜的识别率，且算法简单、快速。 -The basic principle of the method is as follows.In view of iris textural intensity variation,for the low- frequency c
FiberWavelets
- 本系统的功能实现了纤维纹理识别和特征提取，将提取的纤维纹理进行了3次的小波变换。-The realization of the function of the system for fiber texture identification and feature extraction, will extract fiber texture for 3 times of wavelet transform.
Image-retrieval
- 采用小波变换，利用小波系数，作为图像纹理特征的检索。并采用欧式距离，将最相似的图像，按序排列下来-The wavelet transform using the wavelet coefficients as the retrieval of image texture features. And Euclidean distance, the most similar images in descending order down
DWT_Texture
- 该特征提取算法是从超声图像感兴趣区域提取的纹理特征，基于小波变换的。-this features was abstacted from the ultrsound images which is based on the DWT.