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灰度共生矩阵计算
如何提高
灰度共生矩阵
的
计算
效率
答:
一般来说灰度图像的灰度级为256,在
计算
由
灰度共生矩阵
推导出的纹理特征时,要求图像的灰度级远小于 256,主要是因为矩阵维数较大而窗口的尺寸较小则灰度共生矩阵不能很好表示纹理,如要能够很好表示纹理则要求窗口尺寸较大,这样使计算量大大增加,而且 当窗口尺寸较大时对于每类的边界区域误识率较大。...
灰度共生矩阵
怎么用MATLAB实现?
答:
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。graycoprops:得到灰度共生矩阵得到各种属性 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...
这个
灰度共生矩阵
怎么求啊,什么都没告诉
答:
百度一下就好了 位置算子给出了,就是右边或左边的一个像素,两种都一样,就是图中的蓝色的椭圆形。用它放在I上,就发现一共可以有12组(i,j),全部的情况当然有4^2=16种组合了,统计每种情况的出现的次数,放在格子里就好了 具体结果看图,就是红色的
矩阵
。
纹理特征提取方法:LBP,
灰度共生矩阵
答:
灰度共生矩阵是通过计算灰度图像得到它的共生矩阵,然后透过计算该共生矩阵得到矩阵的部分特征值
,来分别代表图像的某些纹理特征。灰度共生矩阵能反映图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度等综合信息,它是分析图像的局部模式和它们排列规则的基础。计算纹理特征的第一步,就是将多通道的图像(一般指RGB图像)...
matlab里用
灰度共生矩阵
求纹理特征的问题!!
答:
灰度共生矩阵
纹理特征提取 提取了三个特征参数。f1为角二阶矩,f2为相关度,f3为熵 clc clear all tu=imread('稻.bmp');IN=rgb2gray(tu); %灰度化 g=256;[R,C]=size(IN);p1=zeros(g); %
计算
共生矩阵 for M=1:R for N=1:(C-1)p1(IN(M,N)+1,IN(M,N+1)+1)= p1(IN...
如何提取图片特征生成
矩阵
?
答:
灰度共生矩阵
(GLCM):GLCM是一种描述图像纹理特征的方法。首先,将图像转换为灰度图像。然后,
计算
图像中每个像素与其邻域像素之间的相关性,得到一个共生矩阵。最后,从共生矩阵中提取统计特征,如对比度、能量、熵等,生成特征矩阵。边缘检测:边缘检测是一种提取图像边缘信息的方法。常用的边缘检测算法有...
使用envi根据
灰度共生矩阵
提取纹理信息的操作步骤是什么
答:
1、步骤如下:依次打开ENVI->Filter->Texture->occurrence ->measures打开了一个对话框,open按钮选择要处理的图像。加载图像后点击OK又出现了一个对话框。选择
计算
纹理参数类型。有均值,协方差,熵,等等。2、根据高光谱遥感影像处理具有多光谱和高光谱分析向导工具,从定标、噪声分析、像元纯度分析、N-...
在matlab中如何实现图像
灰度共生矩阵
?
答:
I13=zeros(m,n); %这样总的耗时短,不用每次都重新执行扫描窗口和
共生矩阵
来产生特征参数(这个最耗费时间)I14=zeros(m,n);I15=zeros(m,n);for i=(w+1)/2:m-(w-1)/2 for j=(w+1)/2:n-(w-1)/2 W=zeros();W=I1(i-(w-1)/2:i+(w-1)/2,j-(w-1)/2:j+(w-...
灰度共生矩阵
c++实现
视频时间 7:42
如何在MATLAB下利用
灰度共生矩阵
提取分析遥感影像的纹理特征
答:
,用graycomatrix得到每块的
共生矩阵
2.用graycoprops得到该共生矩阵的相应特征,为Contrast Correlation Energy Homogeneity 如:g=graycoprops(graycomatrix(C{i,j},'offset',[0 D; -D D; -D 0; -D -D]));pg=[g.Contrast g.Correlation g.Energy g.Homogeneity];...
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