GLCM(灰度共生矩阵,Gray-Level Co-occurrence Matrix)是一种用于纹理分析的统计方法,它可以捕捉图像中的空间结构和纹理信息。应用广泛: 1.遥感和地理信息系统 。土壤分析:通过分析卫星或航空图像来识别和分类土壤类型。 植被分析:用于分析植被的纹理特征,以帮助识别和分类不同类型的植被。 2.工业检测 。产品质量控制:...
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,...
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...
1、灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的,它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下,提出的具有广泛性的纹理分析方法。 2、灰度共生矩阵(Gray-level Co-occurrence Matrix,GLCM),又叫做灰度共现矩阵; 3、个人理解:就是通过统计两个灰阶值在指定的空间分布...
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...
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...
【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(GLCM,Gray-Level Co-occurrence Matrix),概念由于纹理是由灰度分布在空间上反复出现而形成的,因而在图像空间中相隔某距离的两像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
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...
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...