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文 献 综 述1.网格纹理分析研究的意义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[1]。
对这种表面纹理的研究称为纹理分析。
在机械工程中对机械零件加工表面的这种凹凸不平性开展研究同样具有重要的实践意义[2]。
纹理分析是计算机视觉和数字图像处理的重要研究内容，也是此研究领域的一个热点和难点，在生物医学图像、工业检测、遥感图像分析、基于内容的图像检索、文本分析、身份验证、计算机图形学纹理合成和图像编码等领域得到了广泛应用[3]。
因为其在模式识别以及计算机视觉领域的重要性，在过去的三十多年中，产生了丰富的研究成果，已经有很多文献提出了各种纹理模型，这些纹理模型可以分为两大类：1）基于启发式特征的纹理模型，2）由信号处理以及统计理论导出的纹理模型。
2. 网格纹理分析的技术介绍以及应用纹理是模式识别领域和计算机视觉领域中的重要研究内容，在科学研究领域和工程技术方面有着非常广泛的应用背景．尽管已有众多学者在纹理分析方面做了大量的研究工作[4]，并取得了许多研究成果，但纹理分析的研究仍然有许多问题等待研究人员的探索．目前，纹理分析研究面临着三个重要的挑战[5]： 1)尽管纹理分析方法种类繁多，但至今还没有一个特别有效的方法，在纹理分类方面取得令人满意的性能，众多的学者仍然在探索新的思路和途径，试图找到一个非常有效的纹理描述方法． 2)尽管现实中的场景都是彩色的，但目前有关纹理的研究大部分都集中在灰度纹理领域．彩色纹理研究很少有人关注，目前对彩色纹理分析还处于探索阶段，还没有一个非常有效的彩色纹理描述方法． 3)纹理分析方法尽管在理论探索方面有很多成果，然而这些方法由于理论性较高，不容易被其他领域的研究人员以及工程技术人员所理解和接受，造成了很多方法不能够成功地应用到其他领域。
常用的纹理分析方法有四种[6]：统计分析方法、结构分析方法、模型分析方法和频谱分析方法。
较早提出并应用的一种统计方法是利用自相关函数描述图像的纹理特征。
1976年，Weszka提出了灰度差分直方图统计方法，该方法能描述图像灰度的空间组织信息，但对于不同的研究对象，需要选取不同的位移矢量，增加了处理图像的工作量[7]。
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