求助：关于GaborWaveletTransform，解出纹理特征向量时间过长问题

Hutto 2019-04-11 03:22:31

最近在看论文Texture Features for Browsing and Retrieval of Image Data。

然后根据这个算法实现了一下，然后一张图片跑几个小时。。。咋玩啊
通常一个图片600*600=360000个像素点。
然后Wmn一个for循环
Segmamn就相当于两个for循环- - 里面再有一点计算。。没得玩了啊。。。

有啥可以优化的。。。

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一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中的纹理识别，基于统计数据的方法效果更好。 1.1.1 LBP纹理特征 LBP方法（Local b

特征值（eigenvalue）是线性代数中一个重要的概念，用于描述线性变换对于某个向量的伸缩效应。在本文中，我们将深入讨论特征值的定义和性质。首先，我们考虑一个线性变换（或者说一个方阵）A。对于一个非零向量v，如果它满足以下条件：Av = λv其中λ是一个标量，称为特征值，v称为对应于特征值λ的特征向量。特征向量表示了在线性变换下只发生伸缩而不发生方向变化的向量。特征值则表示了这种伸缩的比例。特征值的存在性：对于n阶方阵A，它至少有一个特征值。

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ｆｒｏｍ:图像检索：几种基于纹理特征的图像检索算法本文节选自《基于纹理的图像检索算法研究》。描述了几种基于纹理特征的图像检索算法。第 3 章基于纹理特征的图像检索 3.2 基于灰度共生矩阵的纹理分析法灰度共生矩阵是分析纹理特征的一种有效方法，该方法研究了图像纹理中灰度级的空间依赖关系。它对灰度的分布特性是通过对灰度值不同的像素的分布来表示的，同时这些像素对空间位置关系

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