Image processing 田村'；粗糙度纹理特征

我正在使用从库中提取的Tamura纹理特征（JFeatureLib）

Tamura feature是一种从不同角度探索纹理表示的方法，因为它是由人类对纹理视觉感知的心理学研究所推动的。它最重要的特征之一是粗糙度（另一个是亮度和对比度）

我很难理解粗糙特征的真正含义。从文献中，我发现粗糙的纹理包含少量的大型基本体，而精细的纹理包含大量的小型基本体。更精确的定义可能是：

粗糙度值越高，纹理越粗糙。如果 有两种不同的纹理，一种是高粗糙度的宏观纹理 一种低粗糙度的微观织构是宏观织构 考虑过

但是，我看不到粗糙度值和图像粗糙度之间的任何关系

示例：在我看来，下面图像的粗糙度值应该从左向右增加。但是，我得到以下粗糙度值：

1.93155、3.23740、2.40476、3.11979（从左到右）

我觉得很奇怪，粗糙度_2比粗糙度_3和粗糙度_4高。更糟糕的是，对于以下图像，我得到了粗糙度值（几乎完全相反）：

7.631、8.821、9.0664、10.564（从左到右）

我测试了其他几张图片，这只是其中的两张

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我知道我对粗糙的理解可能过于字面化，但据说Tamura以一种与人类视觉系统相对应的方式提取（与许多其他特征不同）。我是否误解了粗糙度的真正含义，还是我使用的Tamura功能的准确性有问题？

粗糙度与量表和重复率有直接关系，是吗 Tamura等人将其视为最基本的纹理特征。图像将 包含多个尺度的纹理；粗糙度旨在确定纹理存在的最大尺寸，即使存在较小的微观纹理