何为纹理？
局部不规则，宏观有规律（如重复性），纹理是特征提取及三维重建的基础
方法：
1、统计分析法：用模型系数来表征纹理图像，选取适合的模型（统计量）有自回归模型、马尔可夫随机场模型、GIbbs随机场模型等——GFR目前应用的较多，统计量最常用的是共生矩阵法。（联合概率矩阵）
灰度共生矩阵法：又名 灰度空间相关矩阵，研究灰度的空间相关性来描述纹理。有广泛应用！
如利用图像纹理特征值表征的图像空间结构信息 改善遥感图像的地学目标分类效果。
这个矩阵定义为从灰度为i的点离开某个固定位置的点上灰度为j的概率。 ——即在某个灰度i上往不同方向走的像素点的灰度为j的概率。
根据灰度共生矩阵可以定义一些特征统计量，如熵，对比度，能量，相关，方差等。每一个统计属性都可以生成一个纹理图像或波段。
2、结构分析法：纹理基元。 很少用
3、频谱分析法：基于滤波器理论，包括傅里叶变换法，Gabor变换法，小波变换法
傅里叶变化： 只能完成图像的频率分解
Gabor变换: 能捕捉较多纹理信息，且具有极佳的空间/频域联合分辨率，因此广泛应用。
小波变换： 金字塔小波变换和树形小波变换法
4、模型分析法