1 概念:GLCM,即灰度共生矩阵,GLCM是一个L*L方阵,L为源图像的灰度级 2 含义:描述的是具有某种空间位置关系的两个像素的联合分布,可看成两个像素灰度对的联合直方图,是一种二阶统计 3 常用的空间位置关系:有四种,垂直、水平、正负45° 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...
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、...
最终glcm的size是NumLevels*NumLevels Offset(方向[0, 1; -1, 1; -1, 0; -1, -1]): [0, 1]中的1表示的偏移数(offset),当然也可以取2或者更多,如上文所说,对于精度要求高且图像纹理本身即很丰富的图像来说,为了更精细地刻画,我们取偏移量(offset)为1。 我们将原始I转换为SI,对SI计算GLCM,SI中...
为了对比选用的各个特征(均值、方差、标准差、逆差矩、能量、熵、惯性矩、相关)是否能显著体现图片差异,在未对遥感图像进行子区域划分前,通过计算50帧图像的4个共生矩阵得到8维特征值,分别代表遥感图像的某些纹理特征。首先对遥感图像四个方向的GLCM矩阵求出的纹理参数求均值,之后对每类10张图片的相同特征求均值,最终...
首先,我们需要提取图像的GLCM特征。GLCM是一种描述图像局部纹理特征的统计方法,它通过计算像素对在特定方向和距离上的灰度共生矩阵来描述图像的纹理特征。通过计算灰度共生矩阵中的各种统计量,如对比度、能量、相关性等,可以获得一组GLCM特征。接下来,我们需要选择一个合适的SVM分类器。SVM是一种有监督学习算法,它通过...
灰度共生矩阵（GLCM）是用于表征纹理的空间分布特征，使用灰度的空间分布来体现纹理。粗纹理与细纹理的灰度分布随距离的变化差异显著，决定了二者有完全不同的灰度共生矩阵。GLCM在图像处理中有广泛应用，包括遥感图像、X射线照片、细胞图像等。GLCM的参数包括能量、对比度、相关、熵和逆差距等。能量反映了...
特征点 边缘 特征提取和匹配的主要组成部分 1、检测(detection):识别感兴趣点 2、描述(description): 描述每个特征点周围的局部外观,这种描述在光照、平移、尺度和平面内旋转的变化下是(理想的)不变的。我们通常会为每个特征点提供一个描述符向量。 3、匹配(mataching): 通过比较图像中的描述符来识别相似的特征。
1. ecognitionglcm是指由徐伯艳等人提出的一种图像纹理特征提取方法,是灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)的一种扩展形式。 2. ecognitionglcm纹理特征可以通过计算图像像素间的灰度值共生矩阵来描述图像的纹理特征,通过统计共生矩阵中的不同特征值来得到图像的纹理特征描述。 3. ecognitionglcm纹理特...
灰度共生矩阵(GLCM)是一种用于纹理特征分析的图像处理技术。它广泛应用于各种领域,例如图像识别、图像分类、医学图像分析等。GLCM通过统计图像中不同灰度级别的像素对出现的频次来描述图像的纹理特征。 GLCM是一个二维矩阵,它以图像中的像素值为输入,生成一个矩阵。矩阵中的每个元素表示了两个像素具有一定距离(通常为1...