一、區域性紋理表示（每個畫素點形成乙個紋理描述）
找到紋理基元，紋理基元通常是由子元素構成的（點和條形），可以使用不同方向、尺度、相位的濾波尋找子元素，再通過找到的子元素的近鄰來描述影象中的每個點（高斯濾波可實現）。
演算法：1.選定n個關於子元素的濾波器（不同尺度、方向）
2.對影象的每個畫素點計算不同濾波器的響應
3.對濾波響應採用半波歸一化，計算max（0，if)和max（0，-if）
4.計算區域性彙總：對所有的濾波響應做高斯濾波，尺度為基濾波器的2倍
二、基於影象區域的紋理表示（池化紋理表示）
如果直接使用基於區域性的特徵表示構建影象區域的特徵，向量維數太大了；如果通過直方圖表示區域特徵的話，cell個數太多了，因為每個畫素的紋理表示多少有些不同。
1.構建詞典
乙個影象提取多個patch，最簡單情況patch就用畫素值表示
根據訓練集影象的patch（向量）建立詞典，可以利用k-means（設定k個數，初始化k個聚類中心，依次計算影象與k個聚類中心距離，將其聚到最近的類中，根據聚類結果更新聚類中心，迭代進行，直到聚類中心不發生大的變化）
學習詞典（聚類）過程：
2.提取給定影象區域的紋理
對於給定的影象塊，提取多個patch畫素向量表示。
與詞典中的所有向量做距離運算進行聚類，找到最近距離畫素點所在的類並獲取紋理型別標記，將其標記加入該影象區域所對應的紋理型別直方圖中。
計算完給定影象塊的所有patch後便可得該影象塊的紋理表示。
三、紋理合成（邊界上總有沒有合成值）
採取正方形近鄰：
從樣本影象中隨機選擇乙個小方塊畫素
將樣本影象值插入到合成影象中
直到要合成影象每個位置都有值
對於合成影象邊界上沒有合成的地方
用樣本影象匹配該地方的近鄰填入值
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