灰度共生矩阵GLCM及其matlab实现

灰度共⽣矩阵GLCM 及其matlab 实现

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Prerequisites

概念

计算⽅式

对于精度要求⾼且纹理细密的纹理分布，我们取像素间距为）出现的次数，如图所⽰，共出现九次，在两个⽅向上即是18次。

matlab

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使⽤灰度共⽣矩阵（GLCM）描述和提取图像纹理特征，是⼀个强⼤且流⾏的⼯具，⾃然matlab⼯具箱会提供相应的函数——graycomatrix ：

给出⼀个图像矩阵，设置⼀些参数，得到其灰度共⽣矩阵，这就是函数的基本⽤法：

主要的参数有⼆个，分别是1. NumLevels （灰度级数）最终glcm 的size是NumLevels *NumLevels 1. Offset （⽅向[0, 1; -1, 1; -1, 0; -1, -1]）：[glcm, SI] = graycomatrix(I, ...)

[0, 1]中的1表⽰的偏移数（offset），当然也可以取2或者更多，如上⽂所说，对于精度要求⾼且图像纹理本⾝即很丰富的图像来说，为了更精细地刻画，我们取偏移量（offset）为1。我们将原始I 转换为SI ，对SI 计算GLCM，SI 中元素的值介于[1, NumLevels]之间。

demo

这⾥先写⼀个demo，稍微有点难懂的地⽅在于灰度共⽣矩阵的计算⽅式，然后是⼀些编程上的循环判断。其他⽅向的情况还未考虑（在第三和第四层循环的地⽅可能会略有不同），以及将其封装成⼀个函数的操作还是留待以后吧：

References

粉末注射成型[1]

给我⽼师的⼈⼯智能教程打call ！I = [ 1 1 5 6 8 8; 2 3 5 7 0 2; 0 2 3 5 6 7 ];[glcm, SI] = graycomatrix(I , 'NumLevels', 9, 'G', [])% 'Offset'的default 值为`[0, 1]` 1

耐高温油墨glcm = 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2

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4clear, clcP = [ 0 1 2 0 1 2 1 2 0 1 2 0 2 0 1 2 0 1 0 1 2 0 1 2 1 2 0 1 2 0 2 0 1 2 0 1];[r, c] = size(P);P_u = unique(P); % 去重，得到所有的灰度级

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本文发布于:2024-09-22 16:54:45，感谢您对本站的认可！

标签：函数矩阵纹理图像灰度造福

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