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使用MATLAB计算相对熵的代码,涉及灰度共生矩阵(GLCM)和数字高程模型(DEM)的纹理特征提取。

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简介:
该MATLAB计算相对熵的代码,建立在基于灰度共生矩阵的数字高程模型(DEM)纹理特征提取之上。此文件夹主要包含大量不同类型的GLCM特征提取代码,这些特征是基于DEM数据获得的。实验环境简述:Matlab 2015b能够获取DEM的多项纹理特征值,包括:二阶角矩/能量(ASM)、对比度(CON)、相关度(COR)、方差(VAR)、逆差矩(IDM)、均值和(SAR)、熵(ENT)等共计13种指标。代码结构如下:首先,提供Haralick纹理特征值的计算基本原理;其次,包含主程序,用于生成灰度共生矩阵,并能计算最基本的四种纹理特征——二阶角矩/能量、相关度、对比度、方差;最后,主程序1负责计算并输出全部13种纹理特征。本文以《基于灰度共生矩阵的DEM地形纹理特征量化研究》(2012年,刘凯等人)和《DEM分辨率对地形纹理特征提取的影响》(2014年,黄骁力等人)为论文支撑。

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客服
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  • MATLAB-GLCM-DEM:利DEM
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    本项目提供了一段MATLAB代码,用于基于灰度共生矩阵(GLCM)计算和分析数字高程模型(DEM)中的纹理特征及相对熵值。 本段落件主要包含基于数字高程模型(DEM)提取多种灰度共生矩阵(GLCM)特征值的代码。实验环境为Matlab2015b,可以获取包括二阶角矩/能量(ASM)、对比度(CON)、相关度(COR)、方差(VAR)、逆差矩(IDM)、均值和(SAR)以及熵(ENT)等在内的多项纹理特征。代码内容如下: ① haralick:包含基本的纹理特征计算原理; ② Main:输出灰度共生矩阵,并能计算二阶角矩/能量、相关度、对比度及方差这四项最基本的纹理特征; ③ Main1:用于计算并输出全部13种纹理特征。 论文参考: 《基于灰度共生矩阵的DEM地形纹理特征量化研究》(2012, 刘凯等); 《DEM分辨率对地形纹理特征提取的影响》(2014,黄骁力等)。
  • Matlab中常方法(GLCM, GLDS).zip - (GLCM)
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    本资源详细介绍并提供了在MATLAB环境下进行图像处理时常用到的两种纹理特征分析技术——灰度共生矩阵(GLCM)和灰度线性递推(GLDS),帮助用户深入理解及应用这两种方法。 完整代码,只需更改路径即可实现图像在MATLAB中的灰度差分统计功能。
  • 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MATLAB
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    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。
  • 基于
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    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
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    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
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    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。
  • 图像
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    本研究探讨了基于灰度共生矩阵(GLCM)的方法来分析和提取图像中的纹理特征。通过调整参数优化特征表达,增强图像处理与识别技术的应用效果。 使用灰度共生矩阵来提取图像的纹理特征。
  • 基于Matlab方法
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    本研究采用MATLAB开发了灰度共生矩阵(GLCM)算法,用于图像中纹理特征的有效提取和分析。该方法能准确量化图像中的纹理信息,在医学影像、材料科学等领域具有广泛应用潜力。 灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现