基于纹理的特征提取

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function [t]=statxture(f,scale)

if nargin==1

scale(1:6)=1;

else

scale=scale(1:6)';

end

p=imhist(f); %p是256*1的列向量

p=p./numel(f);

L=length(p);

[v,mu]=statmoments(p,3);

%计算六个纹理特征

t(1)=mu(1); %平均值

t(2)=mu(2).^0.5; %标准差

varn=mu(2)/(L-1)^2;

t(3)=1-1/(1+varn); %平滑度首先为（0~1）区间通过除以（L-1）^2将变量标准化

t(4)=mu(3)/(L-1)^2; %三阶矩（通过除以（L-1）^2将变量标准化）

t(5)=sum(p.^2); %一致性

t(6)=-sum(p.*(log2(p+eps))); %熵

T=[t(1) t(2) t(3) t(4) t(5) t(6)]

%缩放值，默认为1

t=t.*scale;

end

function [v,unv]=statmoments(p,n)

Lp=length(p);

if (Lp~=256)&(Lp~=65536)

error('p must be a 256- or 65536-element vector.');

end

G=Lp-1;

p=p/sum(p);p=p(:);

z=0:G;

z=z./G;

m=z*p;

z=z-m;

v=zeros(1,n);

v(1)=m;

for j=2:n

v(j)=(z.^j)*p;

end

if nargout>1

unv=zeros(1,n);

unv(1)=m.*G;

for j=2:n

unv(j)=((z*G).^j)*p

end

end

end

f为输入的图片，必须是灰度图像。

因为纹理特征提取是灰度的纹理特征。

matlab中建立一个function的M文件

拷贝上面的代码运行就可以了。