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0度方向灰度共生矩阵
这个
灰度共生矩阵
怎么求啊,什么都没告诉
答:
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
。
灰度共生矩阵
怎么用MATLAB实现?
答:
'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...
共生矩阵
概念
答:
通过在整个图像上移动(x, y),统计不同(g1, g2)组合出现的次数,归一化为概率P(g1, g2),从而形成
灰度共生矩阵
。选择的距离差分值(a, b)应考虑纹理的周期分布特性,如细纹理时,可能选择小的差分值如(1,
0
)、(1, 1)和(2, 0)等。共生矩阵以两个位置像素的联合概率密度为特征,它不仅...
灰度共生矩阵
的灰度共生矩阵生成
答:
灰度
直方图是对图像上单个象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象素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。取图像(N×N)中任意一点 (x,y)及偏离它的另一点 (x+a,y+b),设该点对的灰度值为 (g1,g2)。令点(x,y) 在整个画面上移动,则会得到各种...
纹理特征提取方法:LBP,
灰度共生矩阵
答:
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)转换为灰度图像,分别提取出多个通道的灰度图像。一般在一幅图像中的灰度级有256级,从0--255。但在计算
灰度共生矩阵
时我们并不需要256个灰度级,且计算量实在太大,所以一般分为8个灰度级或16个灰度级。灰度共生矩阵有多个
方向
,如0°、...
灰度共生矩阵
c++实现
答:
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 don't set s a too big ...
灰度共生矩阵
的介绍
答:
灰度共生矩阵
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。
灰度共生矩阵
怎么导入神经网络
答:
灰度共生矩阵
应用到segnet网络操作方法。1、灰度共生矩阵是涉及像素距离和角度的矩阵函数,它通过计算图像中一定距离和一定
方向
的两点灰度之间的相关性,来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。2、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...
glcv是什么意思?
答:
GLCM(
灰度共生矩阵
)是计算机视觉中常用的特征提取方法之一,它能够描述图像中不同灰度值之间的空间关系。而 GLCV(灰度共生矢量)则是在 GLCM 基础上进一步提炼而来的特征,它使用了 GLCM 中的灰度共生矩阵,通过对矩阵进行统计学分析,得到一组描述图像纹理特征的数值。GLCV 能够应用于图像分类、目标识别...
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-...
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