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45度灰度共生矩阵
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
怎么用MATLAB实现?
答:
根据参数对的设定,返回一个或多个
灰度共生矩阵
。参数说明:'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...
如何提高
灰度共生矩阵
的计算效率
答:
(1)能量: 是
灰度共生矩阵
元素值的平方和,所以也称能量,反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。如果共生矩阵的所有值均相等,则ASM值小;相反,如果其中一些 值大而其它值小,则ASM值大。当共生矩阵中元素集中分布时,此时ASM值大。ASM值大表明一种较均一和规则变化的纹理模式。(2)对比度: ...
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...
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。
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-...
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...
图像识别过程中特征定义有哪些方式
答:
图像识别过程中特征定义有四种方式:1、统计方法。统计方法的典型代表是一种称为
灰度共生矩阵
GLCM的纹理特征分析方法Gotlieb和Kreyszig等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上,通过实验,得出灰度共生矩阵的四个关键特征:能量、惯量、熵和相关性。统计方法中另一种典型方法,则是从图像的自相关函数(即图像...
在matlab中如何实现图像
灰度共生矩阵
?
视频时间 1:12
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-...
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