Advertisement

基于灰度共生矩阵的熵、能量、惯性矩及相关的提取分析

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

简介：
本文探讨了利用灰度共生矩阵（GLCM）计算图像中的熵、能量和惯性矩等特征的方法，并深入分析这些特征在不同场景下的应用效果。 从灰度共生矩阵中提取熵、能量、惯性矩和相关性，并使用MATLAB进行实现。如果MATLAB内置函数无法完成这些功能，则需要重新编写代码来达到目的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于灰度共生矩阵的熵、能量、惯性矩及相关的提取分析
    优质
    本文探讨了利用灰度共生矩阵（GLCM）计算图像中的熵、能量和惯性矩等特征的方法，并深入分析这些特征在不同场景下的应用效果。 从灰度共生矩阵中提取熵、能量、惯性矩和相关性，并使用MATLAB进行实现。如果MATLAB内置函数无法完成这些功能，则需要重新编写代码来达到目的。
     
  • 基于Matlab求解灰度共生矩阵参数（能量、熵、惯性矩、相关性）的源代码
    优质
    本源代码利用MATLAB语言编写，用于计算图像处理中的灰度共生矩阵各项参数，包括能量、熵、惯性矩和相关性，便于研究者进行特征提取与模式识别。 通过该Matlab程序可以求取用于描述图像纹理特征的灰度共生矩阵参数（能量、熵、惯性矩、相关性）。程序能够分别计算0°、45°、90°和135°方向上的特征参数，并且还可以计算这些特征参数的平均值与标准差。
     
  • 灰度共生矩阵_灰度共生_基于Matlab的灰度共生矩阵_分割_
    优质
    本项目介绍如何利用MATLAB进行图像处理中的灰度共生矩阵分析，以实现有效的图像分割。通过计算不同空间位置的像素对出现的概率，提取图像特征，进而优化图像分割效果。 基于MATLAB的图像处理，使用灰度共生方法实现图像切割，并计算六个指标。这种方法非常适合初学者学习。
     
  • 生成灰度共生矩阵及其熵、能量、对比度、相关性和同质性的计算.rar
    优质
    本资源提供了一种方法来生成图像处理中的关键特征——灰度共生矩阵，并详细介绍了如何基于该矩阵计算其熵、能量、对比度、相关性和同质性等特性。 MATLAB实现的代码包，适合新手使用。该包可以生成灰度共生矩阵，并计算熵、能量、对比度、相关性和同质性。
     
  • 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。
     
  • 灰度共生矩阵分析
    优质
    灰度共生矩阵（GLCM）是一种用于图像处理和计算机视觉的技术，通过分析像素间的空间关系来提取纹理特征。 基于共生矩阵的纹理特征提取方法使用了四个矩阵：d=1, θ=0°, 45°, 90°, 135°。所用图像的灰度级均为256级。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的灰度共生矩阵纹理特征提取
    优质
    本研究利用MATLAB平台，探讨并实现了一种用于图像分析的灰度共生矩阵技术，专注于提取和量化图像中的纹理特征。 MATLAB 灰度共生矩阵用于提取纹理特征，包括粗糙度、对比度、方向度等。需要源代码的话可以搜索相关资源或参考官方文档进行编写。