灰度共生矩阵GLCM分析 灰度共⽣矩阵GLCM分析 纹理分析是对图像灰度（浓淡）空间分布模式的提取和分析。纹理分析在遥感图像、X射线照⽚、细胞图像判读和处理⽅⾯有⼴泛的应⽤。关于纹理，还没有⼀个统⼀的数学模型。它起源于表征纺织品表⾯性质的纹理概念，可以⽤来描述任何物质组成成分的排列情况，例如...
计算灰度共生矩阵GLCM 计算灰度共⽣矩阵GLCM 灰度共⽣矩阵 灰度共⽣矩阵定义为像素对的联合分布概率，是⼀个对称矩阵，它不仅反映图像灰度在相邻的⽅向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，但也反映了相同的灰度级像素之间的位置分布特征，是计算纹理特征的基础。设f(x,y)为⼀幅数字图像，其⼤⼩为M×N，...
使用灰度共生矩阵(GLCM)描述和提取图像纹理特征,是一个强大且流行的工具,自然matlab工具箱会提供相应的函数——graycomatrix: 给出一个图像矩阵,设置一些参数,得到其灰度共生矩阵,这就是函数的基本用法: [glcm, SI] = graycomatrix(I, ...) 1. 1 主要的参数有二个,分别是 NumLevels(灰度级数) 最终glcm的size...
纹理特征提取的一种有效方法是以灰度级的空间相关矩阵即共生矩阵为基础的,因为图像中相距(Δx,Δy)的两个灰度像素同时出现的联合频率分布可以用灰度共生矩阵来表示。若将图像的灰度级定为N级,那么共生矩阵为N×N矩阵,可表示为M(Δx,Δy)(h,k),其中位于(h,k)的元素mhk的值表示一个灰度为h而另一个灰度为k...
Step1、得到图片的GLCM 灰度共生矩阵 首先,你需要将图像转换为灰度图像,这意味着它只包含灰度值,而不是彩色值。 接下来,选择一个特定的方向(例如,0°,45°,90°或135°)和距离(通常是1)来定义像素对。遍历图像中的每个像素。对于每个像素,找到其在指定方向和距离上的邻居,并根据它们的灰度值计算共生矩阵中相应...
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。...
【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 ...
共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度的分布特性,也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性,是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息,它是分析图象的局部模式和它们排列规则...
灰度共生矩阵元素所表示的含义,以(1,1)点为例,GLCM(1,1)值为1说明左侧原图只有一对灰度为1的像素水平相邻。GLCM(1,2)值为2,是因为原图有两对灰度为1和2的像素水平相邻。 灰度共生矩阵的特征 1) 角二阶矩(Angular Second Moment, ASM) 公式:ASM = sum(p(i,j).^2),其中 p(i,j) 表示归一后的灰...
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...