（黑燈瞎火好干事。。。。。。。來源一） 由於紋理是由灰度分布在空間位置上反復出現而形成的，因而在圖像空間中相隔某距離的兩象素之間會存在一定的灰度關系，即圖像中灰度的空間相關特性。灰度共生矩陣就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。 Gray-level ...

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 ...

1 前言 紋理特征在地物光譜特征比較相似的時候常作為一種特征用於圖像的分類和信息提取。本文主要介紹基於灰度共生矩陣的圖像紋理提取。 2 灰度共生矩陣 紋理石油灰度分布在空間位置上反復出現而形成的，因而圖像空間中相隔某距離的兩個像素之間存在一定的灰度關系，即圖像中灰度的空間相關特性。灰度 ...

共生矩陣（Gray-level Co-occurrence Matrix，GLCM）來描述紋理特征。 ...

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 ...

灰度共生矩陣特征分析法 相鄰某一間隔長度的兩個像素，它們之間要么具有相同的灰度級，要么具有不同的灰度級，若能找出這樣兩個像素的聯合分布的統計形式，對於圖像的紋理分析很有意義。 灰度共生矩陣(GLDM)的統計方法是20世紀70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定圖像中各像素間 ...

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 ...

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 ...