纹理是一种区域特性，因此与区域的大小和形状有关。两种纹理模式之间的边界，可以通过观察纹理度量是否发生显著改变来确定。纹理是物体结构的反映，分析纹理可以得到图像中物体的重要信息，是图像分割、特征抽取和分类识别的重要手段。纹理分析指通过一定的图像处理技术提取出纹理特征参数，从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。纹理分析方法按其性质而言，可分为两大类:统计分析方法和结构分析方法。?统计纹理分析寻找刻划纹理的数字特征，用这些特征或同时结合其他非纹理特征对图像中的区域（而不是单个像素）进行分类。图像部区域的自相关函数、灰度共生矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量，是常用的数字纹理特征。如灰度共生矩阵用灰度的空间分布表征纹理。由于粗纹理的灰度分布随距离的变化比细纹理缓慢得多，因此二者有不同的灰度共生矩阵。?结构纹理分析研究组成纹理的基元和它们的排列规则。基元可以是一个像素的灰度、也可以是具有特定性质的连通的像素集合。基元的排列规则常用树文法来描述。

　　现在我们开车不管到哪里都很少会看到靠人工值守的收费岗亭了，越来越多的停车场都已经使用上了智能停车场收费管理系统，这样让原本进出要靠一两个人工来值守的收费岗亭变成只需要一个人甚至无人值守的岗亭，这种大的改变不仅释放人力，而且智能云平台管理，在很大程度上车牌识别速度，能够的完成车辆的通行和收费流程，车主可以自由的选择使用支付宝或微信在线自助缴费，智能便捷，收费效率的同时，杜了收费管理方面的漏洞。

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　　含有各种各样的噪声。如果对噪声不进行滤波处理而直接进行边缘检测，将会对测量结果造成很大的影响，降低测量的精度。因此，在对图像进行分析之前消除或减小实验图像中存在的各种噪声干扰，以使图像更加有利于后续的分析和处理。图像的平滑方法是一种实用的图像处理技术，能减弱或消除图像中的高频率分量，但不影响低频率分量。因为高频率分量主要对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分，平滑滤波将这些分量滤去可减少部灰度起伏，使图像变得比较平滑。实际应用中，平滑滤波还可用于消除噪声或者在提取较大目标前去除过小的细节或将目标内的小间断连接起来。它的主要目的是消除图像采集过程中的图像噪声，在空间域中主要利用邻域平均法、中值滤波法和选择式掩模平滑法等来减少噪声，在频率域内由于噪声主要存在于频谱的高频段，因此可以利用各种形式的低通滤波器来减少噪声。