梯度直方图和灰度共生矩阵

最新推荐文章于 2025-04-12 15:40:57 发布
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分类专栏： matlab 文章标签： Matlab
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灰度-梯度共生矩阵matlab,Matlab中灰度梯度共生矩阵提取纹理特征，高手指教~
weixin_30991277的博客
03-20 1191
我下了一个用灰度梯度共生矩阵提取纹理特征的源程序，现在我处理图像 比如说matlab自带的一幅图像cions.png下面是源程序：function OUT=GrayGradinet(IN)% 灰度梯度共生矩阵 H%归一化灰度梯度矩阵 H_basic%小梯度优势 T1% 大梯度优势 T2% 灰度分布的不均匀性 T3% 梯度分布的不均匀性 T4% 能量 T5% 灰度平均 T6% 梯度平均 T7% 灰度...
灰度共生矩阵（GLCM）并计算能量、熵、惯性矩、相关性（matlab）（待总结）
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jiandanjinxin的专栏
05-06 3万+
关于灰度共生矩阵的介绍可参考http://blog.youkuaiyun.com/chuminnan2010/article/details/22035751http://blog.youkuaiyun.com/xuezhisd/article/details/8908824http://blog.youkuaiyun.com/xuexiang0704/article/details/8713204http://cn.mathwork
数据可视化工具：从矩阵图到直方图的探索
最新发布
weixin_32287387的博客
04-12 257
本文深入探讨了数据可视化中的几种重要工具，包括矩阵图、节点链接图、多维工具（饼图和直方图），并分析了它们在展示数据关系中的独特作用和适用场景。通过实例和细节描述，文章旨在帮助读者更好地理解和选择合适的数据可视化工具。
skimage直方图如何保存_一文讲解方向梯度直方图（hog）
weixin_39639381的博客
11-23 545
目录：特征描述符方向梯度直方图(hog)图像预处理计算梯度图计算梯度直方图Block 归一化计算HOG特征向量代码实现一、特征描述符特征描述符就是通过提取图像的有用信息，并且丢弃无关信息来简化图像的表示。HOG特征描述符可以将3通道的彩色图像转换成一定长度的特征向量。那么我们就需要定义什么是“有用的”，什么是“无关的”。这里的“有用”，是指对于什么目的有用，显然特征向量对于观察图像是没有用的，但是...
灰度梯度共生矩阵_原 共生矩阵梯度方向直方图特征——Co-HOG详解
weixin_28950543的博客
01-27 764
1.概念 Co-occurrence Histograms of Oriented Gradients(Co-HOG)，即共生矩阵梯度方向直方图特征，是一种高维特征，其主要的特点就是引入了共生矩阵。Co-HOG将每个像素点的梯度方向进行成对的组合，同时将原来的梯度方向划分为8个，范围从0度到360度，即每45度为一个bin。由于每两个像素点组成一个组合，所以共生矩阵的大小为8x8=64...
灰度梯度共生矩阵的提取方式，matlab实现的
12-03
灰度共生矩阵和灰度梯度共生矩阵的提取方式，是比较重要的纹理特征提取方法，用matlab实现的
纹理复杂度计算-灰度共生矩阵_图像纹理复杂度计算；灰度共生矩阵；分块_图像水印_图像复杂度
09-10
总结来说，利用灰度共生矩阵计算图像的纹理复杂度是一种有效的图像分析方法，结合分块处理和纹理特征，可以为图像水印提供科学的量化依据。在实际应用中，我们可以通过调整参数和优化算法，进一步提高水印的隐藏效果...
Content-based-image-retrieval.zip_图像检索_灰度共生矩阵
09-19
除了GLCM，还有其他特征提取方法，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、HOG（方向梯度直方图）等。这些特征具有不同的优势，如鲁棒性、不变性和可描述性，可以根据实际应用场景选择合适的特征。 综...
分割 反比 权重图 梯度 灰度_基于灰度―梯度二维最大熵阈值法的赤足迹轮廓提取...
weixin_42175776的博客
12-30 402
摘 要本文采用基于灰度-梯度二维阈值的方法来提取足迹轮廓。首先，建立灰度-梯度共生矩阵模型，利用最大熵原理求出灰度、梯度的二维阈值；然后以该二维阈值向量对足迹图像进行二值化，精确分割出图像的模糊边缘像素点，并提取出边缘。该方法提取的足迹边缘定位准确、精度高。【关键词】灰度-梯度共生矩阵 最大熵原理 高斯拟合 足迹边缘提取足迹可以反映许多和人特征相关的信息。通过分析这些信息可以正确判断出人的身高、体...
用MATLAB球灰度共生矩阵.doc
05-11
描述部分提到，共生矩阵法在图像纹理特征分析中有广泛应用，包括灰度共生矩阵、灰度-梯度共生矩阵和灰度-平滑共生矩阵。灰度共生矩阵关注图像纹理的方向性，而灰度-梯度共生矩阵适用于描述细纹理且对旋转不敏感。...
MATLAB 灰度共生矩阵特征提取
12-05
很好的灰度共生矩阵特征提取MATLAB代码，实用，得到了灰度共生矩阵各个特征的值。
灰度共生矩阵特征值（不错的算法）
08-04
灰度共生矩阵特征值灰度共生矩阵特征值灰度共生矩阵特征值灰度共生矩阵特征值灰度共生矩阵特征值灰度共生矩阵特征值灰度共生矩阵特征值灰度共生矩阵特征值
基于灰度梯度共生矩阵的图像分类
12-16
基于灰度梯度共生矩阵，计算混合熵对图像实现分类
灰度共生矩阵和直方图的联系与区别
12-07 947
总的来说，直方图提供了图像灰度级别的分布信息，而灰度共生矩阵提供了图像中像素之间灰度级别关系的统计特征，包括纹理特征。它们各自适用于不同的图像处理和分析任务。灰度共生矩阵（GLCM）和直方图都是用于描述图像的统计特征，但它们的计算方法和提供的信息有所不同。
灰度共生矩阵的MatLab实现
u014230360的博客
10-19 6570
上周五在复现一篇论文（"Visual-Salience-Based Tone Mapping for High Dynamic Range Images"）中的算法时涉足到了基于灰度共生矩阵的显著性度量，便顺手给实现了以下。我们将共生关系定义在w*w的窗口内，窗口内的不同两个像素p、q为共生关系，其灰度、即为共生灰度。论文算法在计算灰度共生矩阵前会先将灰度值量化为K个等级。当共生关系的考察窗口半径为r时，对于每个像素，我们只需要考察它右下方(包含本行和本列)的(r+1)*(r+1)-1个像素。因为站在当前像
图像处理：基于灰度信息的直方图均衡化
不知语冰
03-12 2414
图像处理课老师论文的方法实现了一下： 在对大背景的图像直接直方图均衡化，会使得背景信息权重过大，影响结果： I=imread('Xray.jpg'); J=histeq(I); subplot(2,2,1);imshow(I);title('原图'); subplot(2,2,2);imshow(J);title('均衡化'); subplot(2,2,3);imhist(I,256); su...
灰度共生矩阵（GLCM）及其MATLAB实现
HackWhisper的博客
09-03 1910
本文将介绍GLCM的原理，并提供MATLAB实现的源代码。本文介绍了灰度共生矩阵（GLCM）的原理，并提供了MATLAB实现的源代码。通过计算图像的GLCM矩阵，可以获得图像的纹理特征，对于图像分析和处理具有重要意义。具体而言，对于给定的图像，GLCM计算了每对像素之间的灰度级共生概率。设灰度级别数目为N，对于给定的图像，定义d和θ分别表示像素对之间的距离和方向。然后定义了距离和方向的参数，这里的示例中选择了距离为1和方向为0度。遍历图像的每个像素，对于每个像素，找到其相邻距离为d、方向为θ的像素。
灰度共生矩阵
SeventhBlue
04-24 3223
1.概念及理解 灰度共生矩阵，指的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。1973年Haralick等人提出了用灰度共生矩阵来描述纹理特征。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。 上面描述来自百度百科，从这里描述出发，也能得到较好理解。一般来说，纹理在某些方向上有比较明显的周期性明...
混合特征识别：HOG与GLCM在金文图像识别中的应用
"基于方向梯度直方图和灰度共生矩阵混合特征的金文图像识别" 金文图像识别是古代文字研究中的一个重要领域，旨在通过计算机技术自动识别金文图像，以辅助学者进行历史研究和文本分析。本研究主要关注如何有效地提取...
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