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文献综述
随着计算机技术、互联网技术与终端设备信息存储能力的飞速发展，图像资源呈现爆炸式增长趋势，愈发多样的图像数据充斥着人们日常生活中的各种场景。
除了颜色和形状，纹理作为图像的一种自然属性，是人类视觉系统区分图像乃至自然界物体的重要依据。
纹理特征用于描述图像粗糙度、规则性和方向性等特性，是建立一个机器视觉系统不可忽视的信息，而且已经在纹理分类、纹理分割、纹理合成等应用领域取得了丰硕成果[1]。
本文重点研究的纹理图像分类技术，即利用提取出的有效纹理特征，按照一定的决策准则对多个纹理按某种相似度进行划分的技术。
如遥感图像中沙漠、草原、森林城市等区域具有不同的宏观纹理表现，首先分割不同的纹理区域，接下来判别不同区域所属类别就是纹理图像分类的任务。
一、课题研究的目的与意义目前，纹理图像分类技术已随着数字图像处理技术的迅猛发展而被广泛应用于多个领域，如视频监控、医学图像、遥感图像等[2]。
人类的视觉系统对不同事物的主要特征加以区分时，图像的纹理特征是其重要的判断依据之一[3]，故通过研究基于纹理图像分类的关键技术而得到行之高效的图像分类方法显得颇有意义。
时至今日，关于图像纹理特征的整体性研究已有近40余年的历史，并已在纹理分割、分类以及合成等方面均获一定成果[4]。
虽然目前已有许多较为成熟的算法可应用于纹理图像分类，但由于纹理种类数目多且复杂，要想采用某一种方法解决所有的纹理图像分类问题是不现实的，这需要进一步工作以提高纹理图像分类算法的普适性和鲁棒性。
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