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双树复小波域基元共生矩阵的纹理特征提取方法
双树复小波变换是一种具有多分辨率分析和频域分析优势的信号处理方法，可以在保留信号特征的同时减小信号维度，广泛应用于图像处理、语音处理、多媒体压缩等领域中。在图像处理领域中，纹理特征提取是其中一个重要的应用，在纹理分析、纹理识别、图像检索等方面发挥着重要的作用。而双树复小波变换可以有效地将纹理特征从图像中提取出来，因此成为了纹理特征提取的重要基础。
双树复小波域基元共生矩阵是一种基于双树复小波变换的纹理特征描述子。其基本思想是在双树复小波域中利用像素邻域的统计特性来描述纹理特征。具体来讲，该方法通过统计相邻像素在不同小波层次、不同方向上的共生概率，生成一系列共生矩阵。这些共生矩阵反映了图像中不同纹理特征在双树复小波域中的分布情况，可以作为纹理特征描述子来用于图像识别与分类等应用。
双树复小波域基元共生矩阵的创建一般通过以下步骤完成：
1.进行双树复小波变换，将图像分解成不同的频段和方向的小波系数。
2.对于每个小波子带，选择一定大小的像素邻域，统计邻域中相邻像素在该小波子带中的共生概率。
3.对于每个小波子带，生成一个共生矩阵，其中矩阵元素为相邻像素的共生概率。
4.将所有小波子带的共生矩阵进行归一化处理，形成共生矩阵族。
5.提取共生矩阵族的统计特征，作为纹理特征描述子。
常用的共生矩阵统计特征包括：角二阶矩、对比度、相关性、能量、熵和惯性矩等。这些统计特征可以用来描述不同纹理特征在双树复小波域中的分布情况，从而实现对图像纹理特征的描述和分类。
总之，双树复小波域基元共生矩阵是一种基于双树复小波变换的有效纹理特征提取方法。该方法通过统计像素邻域在不同小波层次、不同方向上的共生概率，生成一系列共生矩阵，利用这些共生矩阵的统计特征来描述图像的纹理特征。该方法具有计算简单、稳定性好等优势，可以广泛应用于图像处理、纹理分析、纹理识别等领域。