在MATLAB中,使用灰度共生矩阵(GLCM)提取图像纹理特征是一个常见的任务。以下是一个分步骤的详细解答,包括加载或生成灰度图像、计算灰度共生矩阵、提取图像纹理特征,以及可选的可视化和保存特征。 1. 加载或生成灰度图像 首先,我们需要加载或生成一个灰度图像。这里我们使用imread函数来加载一个已有的灰度图像: matlab I...
matlab 灰度共生矩阵特征提取一、 灰度共生矩阵概述 灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)是一种用于描述图像局部纹理特征的统计方法,它可以通过对图像进行灰度级别的统计分析,提取出图像纹理信息,被广泛应用于图像处理、模式识别和计算机视觉领域。 二、 灰度共生矩阵原理 在一幅图像中,灰度共生矩阵是...
在MATLAB中使用灰度共生矩阵（GLCM）来提取纹理特征时，需要注意代码的逻辑结构和语法正确性。以下是对您提供的代码段的改写和优化，以提高内容质量并纠正潜在的错误。1. 读取图像并转换为灰度格式：```matlab tu = imread('稻.bmp'); % 读取图像 IN = rgb2gray(tu); % 将图像转换为灰度格式 ```...
自己编写一个提取特征的函数命名为extractFeature,这个函数输入为整理过的训练集和测试集,输出为训练集的特征、标签和测试集的特征、标签。这个函数的功能是将HOG特征和前面提取的GLCM特征合并。 代码第2到13行是为了确定每张图片提取特征后得到的矩阵大小,以方便后面的操作同时也是为了预分配空间以提高代码效率。首先取...
matlab灰度共生矩阵纹理特征提取 灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)是一种用于描述图像纹理特征的方法。它通过统计图像中像素灰度值在一定距离和方向上出现的概率,得到一个矩阵,从而提取出图像的纹理特征。 在matlab中,可以使用graycomatrix函数来生成灰度共生矩阵。该函数需要输入图像矩阵和距离、方向等...
纹理特征可以通过灰度共生矩阵(GLCM)来提取,以下是使用GLCM进行纹理特征提取的示例: 代码语言:matlab 复制 % 计算灰度共生矩阵glcm=graycomatrix(grayImg,'Offset',[01]);% 水平方向% 计算纹理特征stats=graycoprops(glcm);% 显示纹理特征disp('纹理特征:');disp(stats); ...
Matlab作为一种常用的科学计算软件,提供了丰富的图像处理和特征提取工具包,本文将介绍几种常用的图像特征选择方法,并通过实际应用案例来展示其在图像领域的实际价值。 一、灰度共生矩阵(GLCM) 灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix,GLCM)是一种用于描述图像纹理特征的统计方法。它通过计算图像中不同像素值之间...
%get_texture_feature.m :获取纹理特征 %DESCRIPTION: %调用以下两个函数得到纹理特征 %[GLCM] = getGLCM(ROIonly,levels); %[glcmTextures] = getGLCMtextures(GLCM); %IMPUTS: % %OUTPUTS: load(ROIdataPath);%打ROIdata数据 % featurePath=fullfile('D:\wuProgram\MATLAB2014b\work\test\feature_extractio...
一、图像特征提取 1.基本特征提取方法 Matlab提供了许多基本的图像特征提取方法,如边缘检测、纹理特征提取、颜色特征提取等。边缘检测可以通过Canny算法、Sobel算子等实现。纹理特征提取可以使用灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等方法。颜色特征提取可以使用颜色直方图、颜色矩等方法。这些基本的特征提取方法在图像识...
图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作,其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义,纹理特征提取已成为图像领域研究的一个重要方法。本文探讨了基于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法,给出了基于MATLAB的简便实现代码,分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵...