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基于输入的GLCM,计算纹理特征(matlab开发)。

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简介:
GLCM 数据被保存在 aixjxn 矩阵之中,其中 n 代表 GLCM 的数量,该数量通常是通过算法中采用的不同方向和位移所进行的计算得出。 并且,i 和 j 的值通常对应于 GLCM 计算函数 graycomatrix() 的 NumLevels 参数。 需要注意的是,Matlab 中的量化值属于集合 {1,..., NumLevels},而不是像某些文献中描述的那样来自 {0,...,(NumLevels-1)}。 详细信息可参考 http://www.mathworks.com/help/images/ref/graycomatrix.html。 Matlab Image Processing Toolbox 提供了 graycoprops() 函数,用于计算对比度、相关性、能量和均匀性这四个参数。 Haralick 在其论文中也提出了其他相关参数,这些参数在此代码中同样得到了计算。 由于该代码并未进行矢量化优化,因此它并非一种高效的解决方案。

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客服
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  • GLCM-MATLAB
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    本项目运用MATLAB编程实现灰度共生矩阵(GLCM)方法,用于图像处理中的纹理特征分析与提取。适合于对图像纹理进行量化研究的学习者和开发者使用。 GLCM 存储在 aixjxn 的矩阵中,其中 n 表示由于算法使用不同方向和位移而计算的 GLCM 数量。通常 i 和 j 的值等于用于计算 GLCM 的函数 graycomatrix() 中的 NumLevels 参数。需要注意的是,在 Matlab 图像处理工具箱中,量化值属于集合 {1,..., NumLevels} 而不是来自某些文献中的 {0,...,(NumLevels-1)}。 在 Matlab Image Processing Toolbox 中有一个名为 graycoprops() 的函数可以计算 Contrast、Correlation、Energy 和 Homogeneity 四个参数。Haralick的论文中提出了其他一些参数,这些也在代码中进行了计算。该代码未进行矢量化处理,因此效率较低。
  • Matlab中常用提取方法(GLCM, GLDS).zip - 与灰度共生矩阵(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。
  • 颜色和GLCM云分类方法
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    本文提出了一种结合颜色与灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征的云分类方法,旨在提高不同种类云层图像自动识别精度。通过提取有效特征并利用机器学习算法实现高效分类。 根据2010年文献《automatic cloud classification of whole sky images》中的特征提取方法,我们提取了12维特征,并使用som聚类分类器和svm分类器进行分类。
  • GLCM, GLDS, LBP, GMRF 和 Gabor .zip
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    该资料包含五种常用图像纹理特征提取方法(GLCM、GLDS、LBP、GMRF和Gabor)的相关代码与实例,适用于计算机视觉及模式识别领域的研究与学习。 GLCM(灰度共生矩阵)、GLDS(灰度线性递减统计量)、LBP(局部二值模式)、GMRF(高斯马尔可夫随机场)以及Gabor滤波器是一些常用的纹理特征提取方法,希望这些信息能对大家有所帮助。
  • MATLAB分析.zip
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    本资源包含使用MATLAB进行图像纹理特征分析的代码和文档,适用于科研与教学用途,涵盖多种纹理描述方法。 此文件包含了一些常用的纹理特征提取代码,包括GLCM(灰度共生矩阵)、GGCM、GLDS(灰度差分统计)、Tamura纹理特征、LBP(局部二值模式)、HMRF、Gabor变换、小波变换和Laws纹理测量等。希望这些代码能够帮助需要的人节省查找相关代码的时间。
  • 图像提取及法,MATLAB
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    本研究聚焦于利用MATLAB平台开发和优化图像纹理特征的提取技术与算法,旨在提升图像分析领域的性能和效率。 在图像处理领域,纹理特征提取是一项关键技术,用于识别和分类图像中的不同区域。它涉及对图像结构、模式及颜色变化的量化分析,在MATLAB这样的强大数值计算环境中可以实现多种算法以提取这些特性。 纹理特征主要分为统计特征、结构特征以及模型化特征三大类。其中,统计特征包括灰度共生矩阵(GLCM)和局部二值模式(LBP),它们基于像素间的灰度关系来描述纹理的规律性;结构特征则包含方向、尺度及位置信息,反映几何结构特性;而模型化特征通过数学建模方法如小波分析或Gabor滤波器进行表述。 MATLAB内置的图像处理工具箱支持多种算法实现这些功能。例如,GLCM计算相邻像素之间的灰度级关系,并可通过`graycomatrix`和`graycoprops`函数生成并解析相关统计量;局部二值模式(LBP)则通过比较像素邻域内的亮度来描述纹理特征,MATLAB的`textureFeatures`函数包含此方法的具体实现。此外,Gabor滤波器能够同时考虑频率与方向信息,适用于处理具有特定方向和频谱成分的复杂纹理。 实际应用中往往需要结合多种特征进行综合分析以提高识别准确性和鲁棒性,这通常涉及主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)或基于机器学习的方法如支持向量机(SVM)及随机森林等。评估提取结果的有效性可以通过交叉验证、混淆矩阵和ROC曲线等方式完成,在MATLAB中`confusionmat`与`perfcurve`函数可用于此目的。 总的来说,借助于MATLAB提供的丰富工具集,图像纹理特征的提取变得直观且高效。无论对于初学者还是经验丰富的研究者而言,都能通过该平台实现各类复杂任务,并为计算机视觉和图像理解领域提供强大支持。继续探索并实践可以进一步推动相关技术的发展与应用创新。
  • MATLAB中提取GLCM
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    本文章介绍了如何利用MATLAB软件来计算和分析图像中的灰度共生矩阵(GLCM)特征,涵盖了一系列步骤和技术细节。 在MATLAB中提取GLCM特征涉及使用灰度共生矩阵来分析图像的纹理特性。这通常包括计算诸如对比度、熵和相关性等多种统计量。通过这种方式,可以深入理解图像中的像素分布模式及其相互关系。
  • LBP与GLCM提取图像分割仿真实验-源码
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    本项目通过MATLAB实现基于LBP和GLCM算法的纹理图像特征提取及分割仿真。代码适用于研究和教学用途,有助于深入理解纹理分析技术。 基于LBP特征提取和GLCM特征提取的纹理图像分割仿真源码
  • MATLABCBIR(HSV直方图、Haar、GIST和形状
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    本研究利用MATLAB开发了一种内容-Based图像检索(CBIR)系统,结合了HSV颜色直方图、Haar小波纹理、GIST场景及形状描述符,有效提升了图像识别与分类精度。 需要一个包含HSV直方图特征、Haar纹理特征、GIST特征以及形状特征的详细内容基于CBIR(内容-based图像检索)的MATLAB代码,并确保其可用性。