テクスチャ解析（Texture Analysis）は、画像内のテクスチャ情報を抽出し、その特徴を解析する手法です。テクスチャは、画像内の局所領域に現れる規則的なパターンや構造を指し、例えば布地、木の皮、草地などがテクスチャの一例です。

テクスチャ解析の目的は、画像内のテクスチャの種類や特性を把握し、それを基に異常検知、分類、認識、特徴量抽出などのタスクを実行することです。テクスチャ解析では、主に以下の手法やアルゴリズムが利用されます：

1. 統計的手法: 統計的手法では、テクスチャの統計的特性を分析します。例えば、グレースケール画像の局所領域における輝度の分布や勾配の統計的な特性を利用します。代表的な手法としては、グレースケール共起行列（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）や局所バイナリパターン（Local Binary Patterns, LBP）などがあります。

2. 周波数ドメイン手法: 周波数ドメイン手法では、画像内のテクスチャ情報を周波数成分で解析します。代表的な手法としては、フーリエ変換やウェーブレット変換を用いた周波数フィルタリングがあります。これにより、画像内の低周波数成分や高周波数成分に基づいてテクスチャ特性を抽出します。

3. 構造的手法: 構造的手法では、テクスチャの構造や局所的なパターンを解析します。代表的な手法としては、テクスチャ特徴子（Texture Features）や、ローカルバイナリパターン（Local Binary Patterns, LBP）などがあります。これらの手法は、テクスチャパターンの空間的な配置や相対的な位置関係を考慮に入れます。

テクスチャ解析は、画像処理AIにおいて画像分類や物体検出、品質評価、医療画像解析、監視システム、コンピュータビジョンなど、さまざまな応用領域で利用されます。