Príznaky typu ,,textúra''

Textúry zodpovedajú vizuálnym vzorom, ktoré majú určitú homogenitu, ktorá nie je spôsobená existenciou len jednej farby alebo jasovej hodnoty v rámci textúry[66]. Je to prirodzená vlastnosť každého povrchu vrátane oblakov, stromov, vlasov, tkaniny a pod. Obsahuje dôležitú informáciu o štrukturálnom usporiadaní povrchu a jeho vzťahu k okolitému prostrediu [59]. Z dôvodu dôležitosti a hlavne použiteľnosti informácií o textúrach v Pattern Recognition a Machine Vision, existuje pomerne rozsiahli výskum v tejto oblasti. Začiatkom 70-tých rokov Haralick[59] navrhol cooccurence matrix - kookurenčnú maticu. Tento prístup spočíva v preskúmaní priestorovej závislosti hladín šedej. Na zjednodušenie a uľahčenie práce s kookurenčnou maticou sa hladiny šedej obyčajne zredukujú na menšie číslo, napr. $16$, $32$, a pod.
Nech $C_{ij}$ je ``konvenčná'' dvojrozmerná kookurenčná matica zodpovedajúca kookurencii medzi hladinami šedej $g_{i}$ a $g_{j}$. Ak máme operátor pozície $P(i,j)$, maticu $A[i][j]$ o veľkosti $n\times n$ s prvkami vyjadrujúcimi počet bodov s jasovou hodnotou $g[i]$ vyskytujúcich sa v relatívnej pozícii $P$ vzhľadom ku bodom s jasovou hodnotou $g[j]$. Matica $C$ vznikne predelením matice $A$ celkovým počtom bodov, ktoré spĺňajú podmienku $P$. $C[i][j]$ reprezentuje pravdepodobnosť, že body vyhovujúce podmienke $P$ budú mať jasovú hodnotu $g[i],g[j]$. Matica $C$ je kookurenčnou maticou definovanou $P$. Po získaní kookurenčnej matice - vypočítanej na základe orientácie a vzdialenosti medzi bodmi - bolo možné získať významné štatistické informácie.