图像工程的读书笔记 纹理分析纹理是物体表面的固有特征之一，因而也是图像区域一种重要的属性。 纹理可认为是灰度（颜色）在空间以一定的形式变化而产生的图案（模式） 一般来说可以认为纹理是由许多相互接近的互相编织的元素构成。所以直观 来说纹理描述可提供图像区域的平滑、稀疏、规则性等特性。从心理学的观点 人类观察到的纹理特征包括粒度，方向性和重复性。纹理与尺度有密切联系，一般仅在一定的尺度上可
文章目录前言一、GLCM计算和纹理特征提取二、主成分分析（PCA）降维1.PCA函数2.应用PCA降维 前言---------------------------------------------新手GEE学习记录----------------------------------------- 本文介绍如何在GEE上对影像多波段分别计算灰度共生矩阵glcm及其纹理特征，并在计算后的庞大集合中
(1).CalTexture.m文件function T = CalTexture(Image)[M,N,O] = size(Image);%% 得到图像的宽，高和通道%-------------------------------------------------...
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2013-07-17 14:58:00
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一阶统计量特征，或者说灰度直方图特征，主要思想是对整张图像，或者图像中的感兴趣区域进行一些统计学计算，求得相应的统计量，用于在灰度层面描述图像。需要注意的是，一阶统计量特征仅适用于单通道的灰度图像，如果想对彩色图像提取一阶统计量特征，需要先对彩色图像进行灰度化操作。本文的代码展示的是如何对图像的感兴趣区域提取一阶统计量特征。本文使用的例子是一例骨肿瘤患者的CT图像和它对应的肿瘤区域标记，原始CT图
灰度梯度共生矩阵一、灰度梯度共生矩阵的感知 灰度梯度共生矩阵模型集中反映了图像中两种最基本的要素，即像点的灰度和梯度（或边缘）的相互关系。各像点的灰度是构成一副图像的基础，而梯度是构成图像边缘轮廓的要素，图像的主要信息是由图像的边缘轮廓提供的。 灰度梯度空间很清晰的描绘了图像内各像
基于 GLCM 的 14 个纹理特征中，仅有 4 个特征( 角二阶矩、对比度、逆差分矩、相关性) 是不相关的： ( 1) 对于计算窗口 N 的选取，不宜过大或过小，过大将导致计算和存储量大，但过小又导致不能包含完整的纹理信息。一般而言，当图像大小确定后，计算窗口就随之确定，除非对图像分块处理或者确定图像的ROI ( Region Of Interest) 区域后再提取 GLC
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2023-06-25 20:17:11
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纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。纹理具有三大标志：某种局部序列性不断重复；非随机排列；纹理区域内大致为均匀的统一体。纹理通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息。局部纹理信息不同程度的重复性，即全局纹理信息。一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分
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2023-09-08 23:32:09
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matlab 函数名称： graycoprops()功 能： 计算灰度共生矩阵(GLCM)的各个特征值+句法： stats = graycoprop
“”” 提取纹理特征 “”” import numpy as np import cv2 import os import pandas as pd import
原创
2022-10-27 12:44:17
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1 前言纹理特征在地物光谱特征比较相似的时候常作为一种特征用于图像的分类和信息提取。本文主要介绍基于灰度共生矩阵的图像纹理提取。2 灰度共生矩阵纹理石油灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而图像空间中相隔某距离的两个像素之间存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。有一个网站提供了非常详细的关于灰度共生矩阵的介
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2023-10-29 22:21:59
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coarseness.m%graypic为待处理的灰度图片，2^kmax为最大窗口 function Fcrs=coarseness(graypic,kmax) %获取图片大小 [h,w]=size(graypic); %平均灰度值矩阵A A=zeros(h,w,2^kmax); %计算有效可计算范围内每个点的2^k邻域内的平均灰度值 for i=2^(kmax-1)+1:h-2^(k
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2023-09-09 02:06:43
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机器学习最主要就是特征提取和特征分类。提取的特征的好坏，直接影响这分类的结果判断，所以在整个系统中占有很重要的位置。所提取的特征要在能表征物体特征的基础上，尽量做到维数少，易于计算和存储。常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等。（1）颜色特征 特点：颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像
文章目录一、什么是纹理特征二、灰度共生矩阵1.空间灰度共生矩阵2.代码实现3.利用纹理特征实现图片分类熵（上述代码已经实现）能量对比度均匀度 一、什么是纹理特征纹理特征是从图像中计算出来的一个值，对区域内部灰度级变化的特征进行量化。不是基于像素点的特征，需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。具有旋转不变性，且对噪声有较强的抵抗能力。当图像分辨率变化的时候，计算出来的纹理可能会有较大偏差。适用
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2023-10-24 22:44:45
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第3节：基于图像纹理的特征&相关算子 基于图像纹理特征不是针对像素点进行计算，而是在包含多个像素点的区域进行统计和分析，反映的是物体表面的一些特性，它可以用来反映物体表面灰度像素的排列状况。 图像的纹理特
# Python 图像纹理特征
在图像处理中，纹理特征是指图像中重复出现的细小结构，通常用来描述图像的表面细节和复杂性。通过分析图像的纹理特征，我们可以实现图像识别、分类、分割等应用。本文将介绍如何使用Python提取图像的纹理特征，并进行简单的分析。
## 纹理特征提取方法
常用的图像纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、方向梯度直方图（HOG）、局部二值模式（LBP）等。这些方法
# Python中的GLCM纹理特征提取
在计算机视觉和图像处理领域，纹理被广泛应用于物体识别、图像分类和医学成像等领域。灰度共生矩阵（GLCM，Gray Level Co-Occurrence Matrix）是分析图像纹理特征的一种强大工具。本文将简单介绍GLCM，并通过Python代码来演示如何提取纹理特征。
## 什么是GLCM？
GLCM是一种统计方法，用于描述图像中像素值之间的空间
纹理特征的定义：纹理特征刻画了图像中重复出现的局部模式与他们的排列规则，常用于图像分类和场景识别。纹理特征描述的含义：其只能反映物体表面的特性，无法完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征无法获得图像的高层次内容。 优点： 1. 具有旋转不变性 2. 具有良好的抗噪性能。 缺点： 1. 当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有
利用python的skimage.feature.texture计算灰度共生矩阵和纹理特征，支持contrast、dissimilarity、ASM、homogeneity、energy、corelation六种，缺少Entropy，需要修改源码，自己添加。 另外，此处计算纹理特征的方向与ENVI不 ...
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2021-11-03 21:44:00
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# Python 图片纹理特征的实现
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实现图片的纹理特征提取。通过学习这个过程，你将能够更好地理解和应用图像处理的技术。
## 2. 实现步骤
下面是实现图像纹理特征的步骤，我们将使用 Python 的一些常用库来完成这些操作。
| 步骤 | 操作 | 代码示例
原创
2023-10-29 03:49:13
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# Tamura纹理特征的实现
在计算机视觉和图像处理领域，纹理特征是分析和分类图像的重要指标之一。Tamura纹理特征是一种常用的纹理描述符。本文将指导你如何在Python中实现Tamura纹理特征的提取。
## 流程概述
下面是实施Tamura特征提取的步骤简表：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
