灰度共生矩阵

最新推荐文章于 2019-06-30 22:37:17 发布
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本文详细介绍了如何计算灰度共生矩阵，并以特定点为例，解析了GLCM（1，1）、GLCM（1，2）的计算过程及意义。

下图显示了如何求解灰度共生矩阵，以（1，1）点为例，GLCM（1，1）值为1说明只有一对灰度为1的像素水平相邻。GLCM（1，2）值为2，是因为有两对灰度为1和2的像素水平相邻。

灰度共生矩阵：Gray-Level Co-occurrence Matrix
Mortal's blog
04-15 3686
定义 https://zhuanlan.zhihu.com/p/147066037 https://blog.youkuaiyun.com/kmsj0x00/article/details/79463376 https://blog.youkuaiyun.com/qq_36654309/article/details/106527876 https://www.cnblogs.com/rong86/p/3695621.html https://blog.youkuaiyun.com/jialeheyeshu/article/details/5
灰度共生矩阵 Gray-Level Co-occurrence Matrix(GLCM)原理（一）
独步天秤的博客
03-18 7089
目录 重要概念 GLCM属性 如何产生对称的共生矩阵GLCM图例说明 归一化公式 产生对称的共生矩阵GLCM总结 官方说明 重要概念 neighbour pixel: 共生点 ref pixel:参考点，基准点 灰度共生矩阵（GLCM）：是一种统计表格，不是一幅图片 GLCM属性 1. 该矩阵是方形的，即N*N大小，一般为8*8, 16*16,32*32 2.它的行数和列数...
机器视觉_图像算法（三）——灰度共生矩阵(GLCM)
DONG_LIN_2019的博客
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目录 灰度共生矩阵(GLCM) 算法简介 算法实现过程： step 1/6：灰度矩阵图 step 2/6：灰度级量化 step 3/6：计算前的参数选择 step 4/6：灰度共生矩阵计算 step 5/6：每个扫描窗口进行灰度共生矩阵特征值计算 step 6/6：所有特征值进行均值和方差计算，得到4个值 代码实现过程 参考 灰度共生矩阵(GLCM) 算法简介 ...
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灰度共生矩阵.zip_共生矩阵_惯性矩_灰度共生矩阵_能量
07-15
灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是图像处理中的一种重要工具，主要用于分析图像的纹理特征。这种矩阵记录了图像中像素对的灰度级关系，可以提取出丰富的纹理信息，广泛应用于图像分类、识别...
python 计算灰度共生矩阵 纹理特征
12-22
今天学习数字图像处理课，学到灰度共生矩阵，兴起，遂敲码解之。 方法摘自百度百科： 灰度直方图是对图像上单个像素具有某个灰度进行统计的结果，而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况...
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MATLAB 灰度共生矩阵特征提取
09-22
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。
精选资源
GLCM_灰度共生矩阵_python_
10-03
灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，简称GLCM）是图像处理中的一个关键概念，用于描述图像中像素之间的关系。它提供了一种量化分析图像纹理特征的方法，广泛应用于图像分类、图像识别和医学图像分析等...
灰度共生矩阵matlab代码
09-06
灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是一种在图像处理领域中用于分析图像纹理特征的统计方法。在MATLAB中，我们可以利用内置的`graycomatrix`函数来创建灰度共生矩阵。这个函数可以帮助我们计算...
python实现图像灰度共生矩阵
03-29
自己用python写的灰度共生矩阵小程序
求取灰度共生矩阵参数（能量、熵、惯性矩、相关性）的Matlab源程序
04-25
通过该Matlab程序可以求取用于描述图像纹理特征的灰度共生矩阵参数（能量、熵、惯性矩、相关性）。可以分别求取0,45°,90°,135°方向上的特征参数，同时可以求出这些特征参数的平均值与标准差。
灰度共生矩阵_灰度共生矩阵_
10-01
灰度共生矩阵相关资料，包括生成灰度共生矩阵matlab代码，Matlab7工具箱中缺少的graycomatrix.m文件，以及一个通过灰度共生矩阵提取特征的matlab程序（共20多个特征），可以根据他的方法来从灰度共生矩阵中提取你需要的特征。
图像处理基础——灰度共生矩阵
Wanda && Aidem
06-30 1万+
标准定义如下：对于取定的方向θ 和距离 d, 在方向为θ的直线上, 一个像元灰度为 i, 另一个与其相距为 d 像元的灰度为 j 的点对出现的频数即为灰度共生矩阵第(i, j)阵元的值。 怎样理解呢？看起来好复杂呀 呜呜呜 小白理解：灰度共生矩阵就是整幅图像中，按照一定的平移方向，相距为d的两个像素同时出现的联合概率密度分布。 怎么样？还是没办法深入理解 那就上图吧 怎样理解呢？ ...
纹理特征分析的灰度共生矩阵（GLCM）
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纹理分析是对图像灰度（浓淡）空间分布模式的提取和分析。纹理分析在遥感图像、X射线照片、细胞图像判读和处理方面有广泛的应用。关于纹理，还没有一个统一的数学模型。它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念，可以用来描述任何物质组成成分的排列情况，例如医学上X 射线照片中的肺纹理、血管纹理、航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等。图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式（色调基元）的重复排列。因此描述一种纹理
图像特征提取——灰度共生矩阵（GLCM）
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灰度共生矩阵（Gray-level Co-occurrence Matrix，GLCM）
C++实现灰度共生矩阵详解
灰度共生矩阵是一种在图像处理领域中常用的统计方法，用于分析图像纹理特征，尤其在图像分析、计算机视觉和模式识别中有广泛应用。本文档标题“灰度共生矩阵VC++实现”展示了如何使用C++编程语言来实现灰度共生矩阵...
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