欢迎来到飞鸟慕鱼博客,开始您的技术之旅!
当前位置: 首页知识笔记正文

灰度共生矩阵怎么求

终极管理员 知识笔记 113阅读

如何计算空间灰度共生矩阵?

答:解决的办法是: 在尽量保持影像原形的情况下大量削减影像灰度级的取值个数和影像分辨率。 因此在计算空间灰度共生矩阵时,在不影响纹理特征的前提下往往先将原影像的灰度级压缩到较小的范围,一般取8级或16级,以便减小共生矩阵的尺寸。

灰度共生矩阵特征分析法是什么?

答:灰度共生矩阵特征分析法. 相邻某一间隔长度的两个像素,它们之间要么具有 相同的灰度级 ,要么具有 不同的灰度级 ,若能找出这样 两个像素的联合分布的统计形式 ,对于图像的纹理分析很有意义。. 灰度共生矩阵 (GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的,它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下,提出的具有广泛性的纹理分析方法。. 灰度共生矩阵被定义为从图像中每一个灰度为i的像素点出发,离开某个固定位置(相隔距离为d,方位为0度、45度、90度等),正好灰度值为j的概率,即所有估计的值可以表示成一个矩阵的形式,以此被称为灰度共生矩阵。. 1.从哪个灰度级i出发,人为指定。.

角二阶矩和灰度共生矩阵有什么区别?

答:角二阶矩是图像灰度分布均匀程度和纹理粗细的一个度量,当图像纹理绞细致、灰度分布均匀时,能量值较大,反之,较小。 是描述图像具有的信息量的度量,表明图像的复杂程序,当复杂程序高时,熵值较大,反之则较小。 灰度共生矩阵就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)。

纹理和灰度共生矩阵有什么关系?

答:纹理是和局部灰度及其空间组织相联系的,纹理在识别感兴趣的目标和地区中有着非常重要的作用。 灰度共生矩阵表示了灰度的空间依赖性,它表示了在一种纹理模式下的像素灰度的空间关系。

声明:无特别说明,转载请标明本文来源!