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...
135度方向GLCM 根据相邻像素点之间距离参数D不同可以得到不同距离的GLCM。此外对正常的灰度图像来说,最小灰度值为0,最大的灰度值为255,共计256个灰度级别,所以GLCM的大小为256x256,但是我们可以对灰度级别进行降维操作,比如可以每8个灰度值表示一个level这样,这样原来256x256大小的共生矩阵就可以改成256/8 * 25...
GLCM的基本原理可以概括为以下步骤: 1.选取图像中的像素对(通常是相邻像素或任意选择),并确定所需的协方差类型(如自相关、互相关、零阶、一阶等)。协方差是衡量两个变量之间关系的一个统计量,通过不同的协方差类型,可以获取不同程度的相关性信息。 2.根据所选的像素对和协方差类型,计算每个灰度级别的联合概率...
GLCM，全称为"Ground Launched Cruise Missile"，中文翻译为“地面发射的巡航导弹”。这个术语主要用于描述一种从地面发射的远程精确打击武器。它在军事领域中具有重要地位，代表了一种高科技的导弹系统，能够进行精确的远程打击目标。GLCM的缩写形式在英语中有着一定的流行度，尤其是在军事和技术文档中常见。...
以下是提取GLCM特征的基本步骤: 1. 准备图像数据:将待分析的图像转换为灰度图像,并确保图像的大小和对比度等参数符合要求。 2. 计算GLCM:根据设定的距离和角度参数,计算灰度共生矩阵。该矩阵描述了图像中各个像素之间的距离和角度关系。 3. 计算GLCM特征:基于GLCM,可以计算出许多描述图像纹理特征的参数,例如对比度、...
灰度共生矩阵(GLCM, Gray-level co-occurrence matrix) 是一种灰度图像纹理特征提取的方法, 是目前最常见、应用最广泛、效果最好的一种纹理统计分析方法之一, Haralick 据此定义了14种纹理特征 ,本文记录相关内容。 简介 灰度共生矩阵法(GLCM, Gray-level co-occurrence matrix),就是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵...
GLCM 英文全称Ground Launched Cruise Missile 中文解释地面发射巡航导弹 缩写分类军事政治, whf码头 W.R.仓单 x.d.除息 CBS(美国)哥伦比亚广播公司 FDI饋線分配介面 FDMA劃頻多工接取 FFM平坦衰落邊際 FITL光纖環路 FN光纖投落點 FOX光纖延伸設備 FPS受話方付費服務...
指标 GLCM 同业公司 板块 比较 市盈率 −82.8x 15.4x 8.9x 市盈增长比率 - 0.01 0.03 市净率 0.7x 0.8x 1.0x 价格/ 最近12个月的销售额 10.0x 7.1x 2.8x 上涨潜力(按分析师目标价计) - 11.9% 14.8% 公允价值上行边际 解锁 19.9% 3.4% 解锁 ...
本文就是基于灰度共生矩阵(GLCM)对遥感图像的特征进行提取。灰度共生矩阵(Gray level co-occurrencematrix,GLCM)是学术界公认的具有较强鲁棒性和适应特性的理论,并且也是研究遥感图像像素值空间关系的常用方法。 灰度共生矩阵GLCM 灰度共生矩阵法,就是通过计算灰度遥感图像得到它的共生矩阵,然后透过计算这个共生矩阵得到矩阵...
4 常用的GLCM特征特征: (1)能量: 是灰度共生矩阵元素值的平方和,所以也称能量,反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。 如果共生矩阵的所有值均相等,则ASM值小;相反,如果其中一些值大而其它值小,则ASM值大。 当共生矩阵中元素集中分布时,此时ASM值大。ASM值大表明一种较均一和规则变化的纹理模式。