纹理分析通过使系统能够识别仅靠颜色或形状无法捕获的模式和表面细节来改进图像搜索。它侧重于识别重复的视觉结构，例如树皮的粗糙度、织物的编织或木材的纹理，以区分视觉上相似的图像。例如，搜索“大理石纹理”可能会返回实际大理石表面的图像，而不是大理石雕塑的图像，即使两者具有相似的颜色。这种粒度有助于搜索引擎提供更精确的结果，尤其是在材料识别、医学成像或产品目录等纹理是关键特征的领域。
从技术上讲，纹理分析算法使用 Gabor 滤波器、局部二值模式 (LBP) 或灰度共生矩阵 (GLCM) 等方法提取对比度、熵或边缘密度等特征。例如，LBP 通过比较局部邻域中的像素强度值来编码纹理，从而创建对光照变化具有鲁棒性的二值模式。在图像搜索管道中，这些特征通常转换为数值向量并在数据库中建立索引。当用户提交查询时，系统使用余弦距离等相似性度量将查询图像的纹理特征与索引向量进行比较。在实际实现中，开发人员可以使用 OpenCV 的 textureDuty 函数或 scikit-image 的 graycomatrix 来计算这些特征，然后将它们与搜索引擎的排名算法中的其他视觉描述符集成。
但是，集成纹理分析需要解决计算成本和噪声敏感性等挑战。通常需要预处理步骤（例如，标准化光照条件或将图像调整为一致的比例）以确保特征一致性。例如，家具零售商的图像搜索可能会使用纹理分析来区分皮革和人造皮革沙发，但如果没有进行适当的标准化，照片角度或光照的变化可能会歪曲结果。开发人员可以通过将纹理特征与其他描述符（例如，颜色直方图）组合或利用深度学习模型（如 CNN）来优化性能，这些模型在训练期间隐式地学习纹理模式。TensorFlow 或 PyTorch 等工具简化了构建混合模型的过程，这些模型可以平衡纹理细节和更广泛的视觉上下文，从而使图像搜索既准确又高效。
