灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)是一种用于描述图像纹理特征的统计方法。它是通过分析图像中像素之间的空间关系和灰度级别的统计分布来捕捉图像纹理特征的。灰度共生矩阵可以用于图像分类…
GLCM表示所有gray-level的组合,比如: GLCM(1,1)表示左图I中gray-level值为1和1的组合,GLCM(1,1)=1表示该组合有1个相邻的成对点; GLCM(4,5)表示左图I中gray-level为4和gray-level为5的组合,GLCM(4,5)=1表示该组合有1个相邻的成对点; GLCM(i,j)表示左图I中gray-level为i和gray-level为j的有多...
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,所以第一行第二列的数字为2。另外,45°,90°或135°的统计方式是类...
灰度共生矩阵(Gray-level Co-occurrence Matrix,GLCM) 又叫做灰度共现矩阵 概念: 像素灰度在空间位置上的反复出现形成图像的纹理,GLCM是描述具有某种空间位置关系两个像素灰度的联合分布 含义: 就是两个像素灰度的联合直方图,是一种二阶统计量 就是两个像素点的关系 。像素关系可以根据不同的纹理特性进行选择,也就...
【嵌牛导读】灰度共生矩阵(Gray-level Co-occurrence Matrix,GLCM),又叫做灰度共现矩阵,概念:像素灰度在空间位置上的反复出现形成图像的纹理,GLCM是描述具有某种空间位置关系两个像素灰度的联合分布,就是两个像素灰度的联合直方图,是一种二阶统计量。 【嵌牛鼻子】灰度共生矩阵、像素灰度、联合分布、二阶统计量 ...
灰度共生矩阵(Gray Level CO-Occurrence Matrix-GLCM)是图像特征分析与提取的重要方法之一,在纹理分析、特征分类、图像质量评价灯方面都有很重要的应用,其基本原理图示如下: 左侧是一个图像,可以看出最小的灰度级别是1,最大的灰度级别是8,共有8个灰度级别。右侧对应的灰度共生矩阵,左上角第一行与第一列的坐标(1...
我们来看,matlab内置工具箱中的灰度共生矩阵的生成函数graycomatrix(gray-level co-occurrence matrix)对方向的说明: 如上图所示,方向是在每一个像素点(pixel of interest)的邻域(当然,边界点除外)中获得的,只不过这里的坐标系变为了: δ=(0,±1)δ=(0,±1)为水平方向扫描,也即θ=0∘orθ=180∘θ=0...
解析 答:图像灰度共生矩阵(GLCM,Gray-Level Co-occurrence Matrix)是一种用来描述图像纹理特征的统计矩阵。它通过对图像中每个像素与其相邻像素的灰度值关系进行统计,得到一个关于灰度级的矩阵。该矩阵可以用来提取图像的纹理特征,比如对比度、能量、熵等。
灰度共生矩阵 灰度共生矩阵,Gray Level Co-occurrence Matrix,简写为GLCM 由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的,因而在图像空间中相隔某距离的两象素之间会存在一定的灰度关系,即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用... ...
灰度共⽣矩阵（Gray-levelCo-occurrenceMatrix，GLCM），矩阵的特征量 ⼜叫做灰度共现矩阵 Prerequisites 概念 计算⽅式 对于精度要求⾼且纹理细密的纹理分布，我们取像素间距为d=1 我们来看，matlab内置⼯具箱中的灰度共⽣矩阵的⽣成函数graycomatrix（gray-level co-occurrence matrix）对⽅向的说明：如...