在这个项目中，基于分割的分形纹理分析用于对不同的图像纹理进行分类。 提取算法包括将输入图像分解为一组二进制图像，从中计算结果区域的分形维数，以描述分割的纹理模式。 分类是通过使用带有内平方距离方法的凝聚层次聚类树进行的

多重分形是定义在分形上的由多个标度指数的奇异测度所组成的集合。它刻划的是分形测度在支集上的分布情况，即用一个谱函数来描述分形不同层次的特征。因此，多重分形奇异谱函数被大量用于纹理分析和分类

结构分析法 结构分析法：是分析图像纹理的结构，从中获取结构特征。 结构分析法首先将纹理看成许多纹理基元按照一定位置的规则组成，然后分两步处理如下： 该方法适用于规则和周期性纹理，实际中较少采用 纹理基元 提取纹理基元 推论纹理基元位置规律

本文研究了基于视频和图象处理的智能化人群密度估计的方法。首先介绍 了人群密度检测的国内外发展现状及其基本理论。通过分析可知，基于像素统 计的密度估计方法较为简单，但是当人群密度较高、人群遮挡严重时误差较大； 使用纹理分析的方法可以充分利用图像的纹理信息，但是算法复杂度较高。

MTEX MTEX是用于结晶纹理分析的开源MATLAB工具箱。 其主要特点是 晶体几何，对称性，米勒指数 方向图，例如来自EBSD，传输EBSD 衍射极图，例如来自XRD，同步加速器，中子的 通过极图或单个方向进行ODF重建 从方向图重建晶粒 晶界分析 取向分布分析 弹性和塑性变形 纹理模拟和纹理演变 准备出版的地块 批处理许多数据集 与许多其他软件相比 它没有图形用户界面 它不限于任何特定的EBSD或XRD设备 完全可定制 确实支持所有晶体学点组（不仅限于劳埃族） 可以在找到更多详细。 安装及要求 MTEX需要Matlab的（R2014b）或更高版本，并配备了从二进制 。 按照以下步

运用k-means算法进行对图像进行颜色和纹理分割，里面包含实验报告和matlab代码，分析非常详细，10天吐血撰写

本程序在对图像进行纹理分析（基于共发矩阵的方法）的基础上，获取图像不同区域的纹理特征，针对这些纹理特征， 采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分！

以渤海ENVISAT ASAR图像为例,采用基于灰度共生矩阵的纹理特征分析方法,计算油膜和2种类油膜(近海自然表面膜和低风速区)的纹理特征量.结果表明:对比度、方差、熵、相关性、相异性5种纹理特征量可用于识别油膜和类油膜,但对于不同类型的类油膜,用于区分它们和油膜的纹理特征量是不同的.因此,类油膜的分类对区分油膜与类油膜是十分必要的.

该文档描述了一个基于LBP的树叶识别系统的实现。主要用到图像方面的知识。

针对传统方法在低维纳米材料形貌检测和分类鉴别方面的不足,提出了一种基于扫描电子显微镜(SEM)图像的低维纳米材料自动分类方法.以纳米材料的SEM图像为基础,利用小波包分解技术对材料表面纹理特征进行提取,通过将纹理特征与支持向量机(SVM)相结合,实现了纳米材料的自动分类.该方法具有检测速度快、精度高、无损耗等诸多优点,可用于纳米材料大规模生产中的自动检测.对16种不同类别材料的SEM图像仿真结果表明,该方法的分类精度能够达到93.75%,证明了其在实际工程中的有效性.