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灰度共生矩阵归一化

墨初 知识笔记 168阅读

如何求解灰度共生矩阵?

答:你可以通过设定参数“NumLevels”来指定灰度级数目,还可以通过设置“GrayLimits”参数来设置灰度共生矩阵的转换方式。 下图在一个4x5的图像I中显示了如何求解灰度共生矩阵,以(1,1)点为例,在图像 I 中水平相邻的像素对的灰度值都为1的情况只出现了1次,所以GLCM (1,1)的值是1。

灰度共生矩阵(GLCm)的统计方法是什么?

答:灰度共生矩阵 (GLCM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的,Haralick提出了14种基于灰度共生矩阵计算出来的统计量:即: 能量 、 熵 、 对比度 、 均匀性 、 相关性 、 方差 、 和平均 、 和方差 、 和熵 、 差方差 、 差平均 、 差熵 、 相关信息测度以及最大相关系数 . 下面主要说一下具有代表性且常用的四个统计量.

如何求解数字图像处理的灰度共生矩阵的纹理特征值?

答:该程序用于求解 数字图像处理 的 灰度共生矩阵 的纹理特征值,如熵、对比度,同质性、能量等。 只需要将该m文件放在 Matlab 的安装目录:toolbox/i ma ges/i ma ges文件夹里,按照参数设定,直接调用即可。

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