灰度共生矩陣GLCM分析
紋理分析是對圖像灰度（濃淡）空間分布模式的提取和分析。紋理分析在遙感圖像、X射線照片、細胞圖像判讀和處理方面有廣泛的應用。關於紋理，還沒有一個統一的數學模型。它起源於表征紡織品表面性質的紋理概念，可以用來描述任何物質組成成分的排列情況，例如醫學上X 射線照片中的肺紋理、血管紋理、航天(或航空 ...
原文：灰度共生矩陣（Gray-level Co-occurrence Matrix，GLCM），矩陣的特征量
又叫做灰度共現矩陣 Prerequisites 概念 計算方式 對於精度要求高且紋理細密的紋理分布，我們取像素間距為d d d ，以下是方向的說明： 我們來看，matlab內置工具箱中的灰度共生矩陣的生成函數graycomatrix gray level co occurrence matrix 對方向的說明： 如上圖所示，方向是在每一個像素點 pixel of interest 的鄰域 當然， ...
2019-08-29 20:18 0 2596 推薦指數：
相關推薦
圖像紋理特征之灰度共生矩陣
co-occurrence matrix from an image 圖像的灰度共生矩陣灰度共生矩陣是像素距離和角度的矩陣函 ...
圖像的紋理特征之灰度共生矩陣
co-occurrence matrix from an image 圖像的灰度共生矩陣灰度共生矩陣是像素距離和角度的矩陣函 ...
灰度共生矩陣（GLCM） 及matlab代碼實現
原地址：http://blog.csdn.net/bookwormno1/article/details/7962466 這幾天學習灰度共生矩陣，現記錄如下： 講灰度共生矩陣比較好的一份百度文庫文檔：http://wenku.baidu.com/view ...
灰度共生矩陣
共生矩陣（Gray-level Co-occurrence Matrix，GLCM）來描述紋理特征。 ...
灰度共生矩陣原理
共生矩陣用兩個位置的像素的聯合概率密度來定義，它不僅反映亮度的分布特征，也反映具有同樣亮度或者接近亮度的像素之間的位置分布特性，是有關圖像亮度變化的二階統計特征。它是定義一組紋理特征的基礎。 由於紋理是由灰度在空間位置上反復出現而形成的，因而在圖像空間中像個某距離的兩像素之間會存在一定的灰度關系 ...
如何求解灰度共生矩陣
灰度共生矩陣，指的是一種通過研究灰度的空間相關特性來描述紋理的常用方法。假設原圖的灰度級為L，那么灰度共生矩陣是L*L大小的計數矩陣。 GLCM表其實就是所有像素可能的組合 比如，GLCM（1,1）就是I中像素值為1和1的組合，GLCM（4,5）就是I中像素4和像素5的組合，GLCM（i ...
灰度共生矩陣的紋理描述子
紋理描述子（紋理特征）：最大概率、相關、對比度、能量、同質、熵 I=imread('C:\Users\Jv\Desktop\紋理3.jpg'); gray=rgb2gray(I); GS=graycomatrix(gray,'NumLevels',256);%水平位置算子計算共生矩陣 ...