0°,1距离GLCM的计算示意(左是原灰度图,右是0°方向的GLCM) 如上图所示为0°,1距离GLCM的计算示意。0°方向即水平方向,水平方向上相邻两个像素的灰度在整个图片中出现的次数通过统计得到0°方向的GLCM,其中(1,1)相邻的像素只出现了一次,所以在第一行第一列的数字为1。而(1,2)相邻的像素出现了两次,所以第...
灰度共生矩阵14个特征计算公式 灰度共生矩阵(GLCM)是用于描述图像纹理特征的一种工具。计算灰度共生矩阵的过程中,可以从中提取各种纹理特征,其中包括14个常用的特征,具体计算公式如下: 1.能量(Energy):energy = Σ(GLCM(i, j)^2) 2.对比度(Contrast):contrast = Σ(|i - j|^2 * GLCM(i, j)) 3.相关...
公式:IDM=sum(p(i,j)/(1+(i-j)^2)) 意义:反映了纹理的清晰程度和规则程度,纹理清晰、规律性较强、易于描述的,值较大;杂乱无章的,难于描述的,值较小。 OpenCV 代码 // 0°灰度共生矩阵 voidgetGLCM0(Mat&src,Mat&dst,intgray_level)// 0度灰度共生矩阵 { CV_Assert(1==src.channels()); int...
公式: ASM=∑i∑jp(i,j)2 相关性(Correlation) 描述GLCM 中行或列元素之间的相似程度的,它反映某种灰度值沿某方向的延伸长度,若延伸的越长,则相关性越大,它是灰度线性关系的度量。 公式: https://developer-public-1258344699.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/column/column/10335061/20230218-a5dd0291.png ...
灰度级别(最大GLCM=256 x 56) GLCM实现纹理特征计算 灰度共生矩阵支持如下纹理特征计算,它们是: 能量 熵值 对比度 相关性 逆分差 这些纹理特征计算公式如下: 上述5个是常见的GLCM的纹理特征,GLCM总计由14个特征值输出,这里就不再赘述了!感兴趣的可以自己...
This folder mainly contains the code of extracting many kinds of GLCM features based on remote sensing image. The experimental results have been verified by the corresponding results of ENVI. 目的 本实验的主要目的是基于遥感图像计算灰度共生矩阵,并基于改矩阵计算多种纹理特征。主要包括:均值、方差、同质...
图像的灰度共生矩阵(Gray-levelco-occurrencematrixfrom an image)灰度共生矩阵是像素距离和角度的矩阵函数,它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度...等于1的为2,小于等于0为1,0-1为2,glcm为3*3矩阵'Offset' 描述:p*2整数数组,指定感兴趣像素与其邻像素之间的距离。 数组中的每一行都是一个两元素向量...
纹理描述的灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)方法是基于在纹理中某一灰度级结构重复出现的情况,如待分析图像中的一个M×N的子图窗口,P ,d(a,b)表示在方向 上间隔距离为d的像素组(a,b)在窗口中出现的次数。非归一化共生矩阵可以表示为公式(1)~(4)[6]: ...
在a=1,b=0时:GLCM(1,1)=1;其实就是I中有几个1和1相邻(1个)(按上面的规则)GLCM(1,2)=2,几个1和2相邻(2个)。ok! 后面好多的性质,都是在把这个矩阵计算出来之后再在这个基础上运算的,那些就不难了! 附加理解2: 共生矩阵用两个位置的像素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度的分布特征,也反映具有...
灰度共生矩阵(GLCM,Gray Level Co-occurrence Matrix)是由一对像素值的相对空间关系组成的矩阵,它反映了图像中不同灰度级在特定方向上的频率分布。通过对灰度共生矩阵的分析,可以提取出图像的纹理特征,以及描述图像中不同灰度级之间的关系。在计算灰度共生矩阵特征时,通常需要使用一些公式来进行计算。接下来,我们将逐个...