Advertisement

灰度共生矩阵的实现及其四种主要特征提取函数

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：TXT

简介：
本文介绍了灰度共生矩阵的基本概念及其实现方法，并深入探讨了其四个主要特征提取函数的应用与原理。 I = imread(cameraman.tif); imshow(I) offsets = [0 1; -1 1;-1 0;-1 -1]; [glcms,SI] = graycomatrix(I,Offset,offsets); imshow(rescale(SI)) whos I = imread(cameraman.tif); imshow(I) glcm = graycomatrix(I,Offset,[2 0]) I = [ 1 1 5 6 8 8; 2 3 5 7 0 2; 0 2 3 5 6 7] [glcm,SI] = graycomatrix(I)

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 灰度共生矩阵的实现及其四种主要特征提取函数
    优质
    本文介绍了灰度共生矩阵的基本概念及其实现方法，并深入探讨了其四个主要特征提取函数的应用与原理。 I = imread(cameraman.tif); imshow(I) offsets = [0 1; -1 1;-1 0;-1 -1]; [glcms,SI] = graycomatrix(I,Offset,offsets); imshow(rescale(SI)) whos I = imread(cameraman.tif); imshow(I) glcm = graycomatrix(I,Offset,[2 0]) I = [ 1 1 5 6 8 8; 2 3 5 7 0 2; 0 2 3 5 6 7] [glcm,SI] = graycomatrix(I)
     
  • 灰度共生矩阵的实现及其四大特征提取函数
    优质
    本文介绍了灰度共生矩阵的基本原理和实现方法，并深入探讨了四种基于该矩阵的重要特征提取算法。 在MATLAB上成功实现了灰度共生矩阵的生成，并提取了四个主要特征向量。
     
  • 灰度共生矩阵在MATLAB中的特征提取
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB实现灰度共生矩阵(Grey Level Co-occurrence Matrix, GLCM)技术进行图像特征提取的方法，分析其在纹理特征识别上的应用与优势。 很好的灰度共生矩阵特征提取的MATLAB代码，实用且能够得到灰度共生矩阵各个特征的值。
     
  • 灰度共生矩阵在MATLAB中的特征提取
    优质
    本文探讨了如何利用MATLAB软件进行图像处理中的一种关键技术——灰度共生矩阵的实现与应用，并详细介绍了其在特征提取方面的具体方法和步骤。 这段文字描述了一段很好的灰度共生矩阵特征提取的MATLAB代码，非常实用，并成功获得了灰度共生矩阵各个特征的值。
     
  • 基于灰度共生矩阵的特征值提取
    优质
    本研究提出了一种利用灰度共生矩阵从图像中提取特征值的方法，旨在增强纹理分析的有效性与准确性。 使用灰度共生矩阵提取特征值，并结合最近邻算法进行纹理图像分类。其中，creat_apprentissage用于训练样本，cooccurence负责从灰度共生矩阵中提取特征值，knn执行k最近邻算法，classif则完成纹理图像的分类任务。
     
  • 灰度共生矩阵的纹理特征提取代码
    优质
    本项目提供了一种基于灰度共生矩阵（GLCM）进行图像纹理特征提取的Python代码实现。通过计算不同方向和距离下的灰度共生矩阵，可以有效获取图像的对比度、熵等多维度特征值，为后续的图像分析与处理奠定基础。 灰度共生矩阵纹理特征提取的代码在MATLAB中的实现。
     
  • 基于灰度共生矩阵的纹理特征提取
    优质
    本研究探讨了利用灰度共生矩阵（GLCM）来提取图像中的纹理特征的方法，通过分析不同参数设置下的效果，为模式识别和图像处理提供有力支持。 基于灰度共生矩阵计算彩色图像的纹理特征，并求取一些纹理信息。
     
  • 基于灰度共生矩阵的纹理特征提取
    优质
    本研究提出了一种利用灰度共生矩阵（GLCM）来有效提取图像纹理特征的方法，旨在提升图像处理和分析中的模式识别能力。 通过灰度共生矩阵获取图像的纹理特征，包含相关函数，可以直接运行。
     
  • 基于灰度共生矩阵的纹理特征提取
    优质
    本研究探索了利用灰度共生矩阵技术来提取图像中的纹理特征，通过分析不同方向和距离下的像素排列情况，为模式识别与计算机视觉领域提供了有效的特征表示方法。 通过MATLAB运用灰度共生矩阵来提取熵、能量、对比度和相关性等特征。
     
  • 灰度梯度共生矩阵提取方法及其MATLAB实现
    优质
    本研究介绍了一种基于灰度梯度共生矩阵的特征提取方法，并详细描述了其在MATLAB环境中的实现过程和应用。 灰度共生矩阵和灰度梯度共生矩阵的提取是纹理特征提取中的重要方法之一，在MATLAB中有相应的实现方式。