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灰度共生矩阵怎么用MATLAB实现?

发布时间:2019-05-28 06:09 来源:未知 编辑:admin

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  从图像I创建灰度共生矩阵glcm。通过计算具有灰度级i和灰度级j的像素对在水平方向相邻出现的频繁程度。glcm中的每个元素说明了水平方向相邻像素对出现的次数。如果灰度级为L则glcm的维数为L*L。

  GrayLimits:灰度界限,为二元向量[low high]。灰度值小于等于low 时对应1,大于等于high时对应于灰度级。如果参数设为[],则共生矩阵使用图像的最小和最大灰度值作为界限,即[min(I(:)) max(I(:))]。

  NumLevels:整数,说明I中进行灰度缩放的灰度级数目。例如,如果NumLevel设为8,则共生矩阵缩放I中的灰度值使它们为1到8之间的整数。灰度级的数目决定了共生矩阵glcm的尺寸。缺省情况:数字图像:8;二进制图像:2。

  Offset:p行2列整型矩阵,说明感兴趣像素与其相邻像素之间的距离。每行是一个说明像素对之间偏移关系的二元向量[row_offset, col_offset]。行偏移row_offset是感兴趣像素和其相邻像素之间的间隔行数。列偏移同理。偏移常表达为一个角度,常用的角度如下:(其中D为像素距离)

  返回缩放图像SI,SI是用来计算灰度共生矩阵的。SI中的元素值介于1和灰度级数目之间。

  stats = graycoprops(glcm, properties):从灰度共生矩阵glcm计算静态属性。glcm是m*n*p的有效灰度共生矩阵。如果glcm是一个灰度共生矩阵的矩阵,则stats是包括每个灰度共生矩阵静态属性的矩阵。

  graycoprops正规化了灰度共生矩阵,因此元素之和为1。正规化的GLCM中的元素(r,c)是具有灰度级r和c的定义的空间关系的像素对的联合概率。Graycoprops使用正规化的GLCM来计算属性。

  1. Contrast : 对比度。返回整幅图像中像素和它相邻像素之间的亮度反差。取值范围:[0,(GLCM行数-1)^2]。灰度一致的图像,对比度为0。

  2. Correlation : 相关。返回整幅图像中像素与其相邻像素是如何相关的度量值。取值范围:[-1,1]。灰度一致的图像,相关性为NaN。

  4. Homogemeity : 同质性。返回度量GLCM中元素的分布到对角线紧密程度。取值范围:[0 1]。对角矩阵的同质性为1。

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