纹理增强检测通常包括对纹理特征的提取、分析和评估，以确定纹理增强的效果和质量。

纹理特征提取：使用各种方法提取纹理的特征，如灰度共生矩阵、局部二值模式等。

纹理增强效果评估：比较原始纹理和增强后的纹理，评估增强效果的好坏。

纹理细节保留评估：检查增强后的纹理是否保留了原始纹理的细节信息。

噪声水平评估：检测增强过程中是否引入了过多的噪声。

边缘保持评估：评估纹理增强对边缘的保持能力。

对比度增强评估：检查增强后的纹理对比度是否得到了有效提升。

亮度保持评估：确保增强后的纹理亮度与原始纹理相似。

色彩保真度评估：对于彩色纹理，评估增强过程对色彩的保真度。

视觉效果评估：通过人眼观察评估增强后的纹理视觉效果。

统计分析：对纹理特征进行统计分析，如均值、方差等。

频率域分析：在频率域对纹理进行分析，了解其频率成分。

空间域分析：在空间域对纹理进行分析，了解其空间分布。

局部纹理分析：分析纹理的局部特征，如纹理块的大小、形状等。

全局纹理分析：分析纹理的整体特征，如纹理的方向性、周期性等。

纹理分类：将纹理分类为不同的类型，以便进行后续处理。

纹理匹配：比较不同纹理之间的相似性。

纹理分割：将纹理分割为不同的区域。

纹理合成：生成新的纹理。

实时性评估：评估纹理增强算法的实时性能。

计算效率评估：评估纹理增强算法的计算效率。

可扩展性评估：评估纹理增强算法在不同规模数据上的可扩展性。

鲁棒性评估：评估纹理增强算法对不同噪声和干扰的鲁棒性。

兼容性评估：评估纹理增强算法与其他图像处理算法的兼容性。

参数敏感性评估：评估纹理增强算法对参数的敏感性。

可视化分析：通过可视化工具展示纹理增强的过程和结果。

对比分析：与其他纹理增强算法进行对比分析。

应用场景评估：评估纹理增强在不同应用场景中的效果和适用性。

用户体验评估：通过用户反馈评估纹理增强的效果和用户体验。

性能优化：根据评估结果对纹理增强算法进行性能优化。

模型训练：使用机器学习方法训练纹理增强模型。

模型评估：评估训练好的纹理增强模型的性能。

模型部署：将训练好的纹理增强模型部署到实际应用中。

模型更新：根据实际应用情况对纹理增强模型进行更新和改进。