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灰度共生矩阵(GLCM)

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简介：
灰度共生矩阵（GLCM）是一种图像处理技术，通过分析像素间的空间关系来提取纹理特征，广泛应用于图像分割、识别及医学影像等领域。 在基于灰度共生矩阵的图像纹理分析中，常用的特征包括均值、方差、信息熵、对比度、同质性、相异性、相关性和自相关性等。此外，还可以利用角二阶矩进行进一步的特性提取和评估。这些参数能够帮助我们深入理解并量化图像中的纹理属性。

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  • 灰度共生矩阵(GLCM)
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    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，通过分析像素间空间关系来提取纹理特征。该方法量化了特定方向、距离下灰度值组合的概率分布，广泛应用于医学影像分析、材料科学等众多领域。 图像的纹理分析应用实例包括熵、相关性、能量、惯性矩和平稳性。
     
  • 灰度共生矩阵(GLCM)
    优质
    灰度共生矩阵（GLCM）是一种图像处理技术，通过分析像素间的空间关系来提取纹理特征，广泛应用于图像分割、识别及医学影像等领域。 在基于灰度共生矩阵的图像纹理分析中，常用的特征包括均值、方差、信息熵、对比度、同质性、相异性、相关性和自相关性等。此外，还可以利用角二阶矩进行进一步的特性提取和评估。这些参数能够帮助我们深入理解并量化图像中的纹理属性。
     
  • 灰度共生矩阵(GLCM)_Python_
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    灰度共生矩阵（GLCM）是一种用于图像处理的技术，通过分析像素间的关系来提取纹理特征。本项目使用Python实现GLCM算法，适用于图像分析和机器学习应用。 图像的灰度共生矩阵可以用来计算对比度、角二阶矩等特征。
     
  • GLCM的Matlab代码-灰度共生矩阵(GLCMMATLAB)
    优质
    本资源提供了一套用于计算图像特征的MATLAB脚本，专门针对灰度共生矩阵（GLCM）技术。通过此工具包，用户能够轻松提取和分析图像中的纹理信息，广泛应用于模式识别与计算机视觉领域。 灰度共生矩阵（GLCM）的Matlab代码以及PDF实现文档对于UiO的DigitalImageAnalysis类INF9305课程来说是必需的。这段文字包含了关于如何使用MATLAB编写和实现GLCM功能的信息，以满足特定课程的要求。
     
  • 灰度共生矩阵(GLCM)_matlab__GRAYCOV_算法解析
    优质
    本篇文章详细介绍了在MATLAB环境下使用GLCM（灰度共生矩阵）进行图像特征提取的方法，并深入剖析了GRAYCOV算法的具体实现过程。 灰度共生矩阵GLCM的MATLAB代码实现。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Matlab中的灰度共生矩阵
    优质
    灰度共生矩阵是图像处理中用于分析纹理特征的一种方法，在MATLAB环境中实现可以方便地提取和量化图像的统计特性。 灰度共生矩阵的MATLAB程序包括实现对灰度共生矩阵的纹理特征提取。
     
  • C++灰度共生矩阵的代码
    优质
    本代码实现C++版灰度共生矩阵算法，用于图像纹理特征分析与提取。适用于计算机视觉、模式识别等领域研究和应用开发。 配置好 OpenCV 后就可以直接使用，在程序的每一部分都有详细的注释，方便理解。
     
  • 灰度共生矩阵(GLCM)特征在遥感图像分类中的实际应用
    优质
    简介：本文探讨了灰度共生矩阵（GLCM）特征在遥感图像分类领域的应用价值，通过分析不同地物间的纹理差异来提高分类精度。 Haralick 使用 ERTS1002–18134 卫星多光谱图像对美国加州海岸带的土地利用问题进行了研究，并通过灰度共生矩阵的方法进行纹理分析。该区域主要包括沿岸森林、树林、草地、城区、小片灌溉区、大片灌溉区和水域七类土地类型。 在 ERTS1002–18134 四波段卫片中，选取某一波段图像并从中提取大小为64*64像素的非重叠窗口。该过程中设定间隔δ=1，并将灰度级从0-255压缩至Ng=16。 通过组合纹理特征和多光谱灰度特征形成一个包含16个元素的向量，对七类地域分别选取了314个训练样本以及310个检验样本进行分类。最终使用分段线性分类器实现了平均83.5%的分类精度。 相比之下，在仅利用多光谱信息的情况下，采用八维光谱特征向量来区分这七种类别的土地类型时，其分类准确率仅为74~77%。由此可见，纹理分析能够显著提高模式识别的效果，这是因为图像中的纹理特性充分利用了灰度分布的结构化信息。