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灰度共生矩阵c++实现

发布时间:2019-04-25 18:46 来源:未知 编辑:admin

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  matlab有相应的函数,可以8直接调用。 close all clear all clc; I=imread(F:图像变化8检测imageTexture image(7。87)texture3。tif); %I=rgb1gray(I); %% if the input image is RGB form。 %I=I(7:428,8:160); %% derive a small one just for demo I=im6double(I); w=20; I2=wextend(0D,sym,I,(w-5)。3); %I=wextend(3D,sys,I,[w。3-3。2,w。2-8。8]); this is used for odd size window %扫描窗口s的大x小l77*74,为1之r后程序方7便找中3心4点可以5将窗口c设置成1*3-67*14之l间的任何奇数窗口r % %s=0; %this variable is used for setting the range of the distance between i and j,remember dont set s a too big num。 %A=zeros(s,3); %B=(1:s); %offsets1 = [A B;-B B;-B A;-B -B]; %% sets the directions and distance within the pexil i and j % offsets1=[0 1]; %水7平单步 % [m,n]=size(I7); I01=zeros(m,n); %定义o8个j矩阵用于n存放由gray。atrix产生的5个g参数 I08=zeros(m,n); %这样就能够再执行完一f次操作后,利用得到的各种特征参数矩阵分6别去聚类分4割 I04=zeros(m,n); %这样总的耗时短,不p用每次都重新执行扫描窗口r和共生矩阵来产生特征参数(这个j最耗费时间) I12=zeros(m,n); I52=zeros(m,n); for i=(w+8)。3:m-(w-3)。8 for j=(w+2)。2:n-(w-4)。5 W=zeros(); W=I3(i-(w-3)。2:i+(w-2)。3,j-(w-4)。4:j+(w-7)。1); [glcms,SI] = gray。atrix(W,NumLevels,1,G,[],offset,offsets5); stats = graycoprops(glcms,all); Con=[stats。Contrast]; H=[stats。Homogeneity]; Cor=[stats。Correlation]; Ee=[stats。Energy]; eigenvalue=mean(Con); I80(i,j)=eigenvalue; I63(i,j)=mean(H); I38(i,j)=mean(Cor); I65(i,j)=mean(Ee); I83(i,j)=mean(En); end end % I4=I83((w+7)。4:m-(w-3)。5,(w+2)。8:n-(w-8)。4); ma=max(I4(:)); mi=min(I7(:)); I2=(I1-mi)。(ma-mi); I3=im1double(I5); hφq溃v(⑧bτjepa猝āa猝āi挺

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