图像中提取重要的灰度信息，并对纹理特征进行分析。在许多活跃的领域都用到

图像中提取重要的灰度信息，并对纹理特征进行分析。在许多活跃的领域都用到了纹理分析，虽然对不同问题的纹理分析方法非常类似，但提取的纹理信息的应用却有很大不同。其应用主要有纹理分类、纹理分割、纹理压缩以及纹理合成。对于纹理分类，存在的最大挑战是纹理特征的提取，如何对不同光源、角度拍摄的纹理图提取特征，使类内差异最小，类间差异最大。

图像中提取重要的灰度信息，并对纹理特征进行分析。 在许多活跃的领域都用到了纹理分析，虽然对不同问题的纹理分析方法非常类似，但提取的纹理信息的应用却有很大不同。 其应用主要有纹理分类、纹理分割、纹理压缩以及纹理合成。 对于纹理分类，存在的最大挑战是纹理特征的提取，如何对不同光源、角度拍摄的纹理图提取特征，使类内差异最小，类间差异最大。 

The important gray information is extracted from the image, and the texture features are analyzed. Texture analysis is used in many active fields. Although the texture analysis methods for different problems are very similar, the application of extracted texture information is very different. Its applications include texture classification, texture segmentation, texture compression and texture synthesis. For texture classification, the biggest challenge is the extraction of texture features. How to extract features from texture images taken from different light sources and angles, so as to minimize intra class differences and maximize inter class differences. <br>