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纹理分割
基于纹理特征将图像分割为均匀区域的过程，不考虑颜色或强度。
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共生矩阵（GLCM）
一种纹理分析的统计方法，评估在给定方向和距离下灰度级对的空间频率。
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纹理图
一种二维表示，其中每个像素编码局部纹理度量，作为纹理分割的基础。
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局部熵
邻域窗口内灰度级不可预测性的度量，用于量化区域的纹理复杂性。
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多分辨率分割
一种层次化方法，在不同空间尺度上分析纹理，以提高区域划分的鲁棒性和精度。
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LBP纹理描述符
局部二值模式，通过比较每个像素与其邻域来编码微观纹理，创建用于分割的稳健直方图。
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马尔可夫模型
一种概率方法，模拟像素的空间依赖性，用于基于随机场对纹理进行特征化和分割。
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纹理均匀性
分割标准，测量区域内纹理属性的相似性，通常基于描述符的方差。
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各向异性滤波
一种平滑技术，在保持边缘的同时减少区域内部噪声，对于准备纹理分割图像至关重要。
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马尔可夫随机场 (MRF)
一种概率模型，其中像素的状态取决于其邻居，用于在纹理分割中施加空间一致性约束。
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二维频谱图
通过局部傅里叶变换获得的图像空间频率表示，揭示纹理的特征性周期性模式。
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纹理聚类方法
无监督算法（如基于纹理描述符的K-means），将像素分组到具有相似纹理特征的区域中。
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纹理区域生长
一种迭代算法，通过添加纹理特性与种子相似的相邻像素来扩大初始区域。
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Haralick描述符
从GLCM中提取的14个统计特征（对比度、相关性、能量、均匀性）集合，用于精细描述纹理。
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数据融合分割
结合多个纹理描述符（统计、频率、结构）的方法，实现更稳健和精确的分割。
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