テクスチャベースの空間ドメインの説明
1.統計テクスチャ記述
テクスチャ画像の画素濃淡値階調近傍相関によって測定テクスチャ領域の統計的特性を得た; 階調値と順序統計的特性と高次統計の特徴属する階調相関。
1）一次の統計的特徴
順序統計的特性は、これらの機能に関係なく、画素近傍との間の関係の、一般的に画像の濃淡値の分布を説明することができる、平均分散、等が挙げられます
2）の高次統計的性質
一次統計特性は、階調特性の空間分布を測定することは困難で、画像のコンテキストを考慮していません。高次統計的分布特性の主効果は、ピクセルの組み合わせを主成分とする、説明である：自己相関関数、法律テクスチャエネルギー法、GLCMは、高次統計特徴と一次と比較する統計的特性のような空間的な階調を記述する情報は、効果がより顕著であるとき。
2.テクスチャ特徴構造の方法
テクスチャ画像の数がテクストンは、定期的に説明した反復モチーフのタイプとの間に配置されていることがある。）1を備えています。
2）テキストン特徴：境界、領域、向き、偏心等。
周波数ドメインベースのテクスチャ記述子
1）周波数領域に空間的な変換：フーリエ変換、ガボールフィルタを変換し、変換やウェーブレット等;
3.画像強調
1）空間領域
方法空域を直接画像ピクセルの処理は、従来の方法は、いくつかの基本的な階調変換を含む基づいている（例えば、画像の反転、対数変換、変換のパワー）、ヒストグラム処理、算術/の論理演算（例えば、画像減算、画像平均化処理、等）及び空間フィルタ。以下のようなヒストグラム等化ヒストグラム仕様：ヒストグラム処理は、同時に主に含む、画像のコントラストを向上させることができ、画像のダイナミックレンジを拡大することができます。空間フィルタは、次の2つの方法で実施することができる：空間平滑化および鮮鋭化フィルタ空間フィルタ。抑制ぼかし方法を採用してもよいしながら平滑化するため、ノイズの影響が除去されている：平均値フィルタ、メディアンフィルタ、フィルタリングを重み付け。画像鮮鋭化処理、ラプラシアン勾配法を用いるなどすることができる場合だけでなく、詳細がさらにぼやけ詳細を向上させることができるハイライトができます。
2）周波数領域
異なる空間周波数ドメイン法及び方法は、上述の変換または処理および分析に対応する空間領域から周波数領域に画像をウェーブレット変換主にフーリエ変換を介して、2つのカテゴリに分けることができる：周波数領域フィルタリングとシャープの平滑化周波数領域フィルタ。一般に、この方法を採用することができるされている低域通過フィルタ上、バターワースフィルタとガウスフィルタ。メイン周波数領域フィルタは、次のような欠点があります複雑な周波数領域変換動作、ハードウェア回路で実装する場合、時間がかかり、リソースの無駄。