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:...
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=1d=1,以下是方向的说明: 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...
GLCM所表示的是纹理图像的某些统计特性,所谓统计,通俗地讲就是累计某种情况出现的次数,用这一次数除以总的情况数,即可得其统计意义上的概率。 我们来统计灰度级2与2在-45度和135度方向上(也即δ=(1,−1)δ=(1,−1)或者δ=(−1,1)δ=(−1,1))出现的次数,如图所示,共出现九次,在两个方向上即...
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(GLCM,Gray-Level Co-occurrence Matrix) 简介:概念 概念 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用方法。
gray-level co-occurrence matrix (GLCM)features of image blockIn recent years, automatic identification of butterfly species arouses more and more attention in different areas. Because most of their larvae are pests, this research is not only meaningful for the popularization of science but also ...
图像的灰度共生矩阵(Gray-levelco-occurrencematrixfrom an image)灰度共生矩阵是像素距离和角度的矩阵函数,它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度...等于1的为2,小于等于0为1,0-1为2,glcm为3*3矩阵'Offset' 描述:p*2整数数组,指定感兴趣像素与其邻像素之间的距离。 数组中的每一行都是一个两元素向量...
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...
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上出现的频率分布,来熊另外一个角度反映图像的对比对,方差等信息, 2、相关原理 1、The GLCM is calculates how often a pixel The GLCM is calculateshow often(频率)a pixel ...
灰度共生矩阵gray-levelco-occurrencematrixglcm分形维数纹理 小 结一、遥感图像分类概述 二、监督分类 三、非监督分类 四、遥感图像分类的新方法 五、分类后处理和精度分析 预习:查阅资料总结遥感应用领域 * * * * * * * * * * * * * * 根据样本统计,可计算特征向量X在第i类的概率分布密度为: 第i类...