因为最近有用到灰度共生矩阵来提取图像的纹理特征，所以感觉有必要对这个理论进行讲述一下。灰度共生矩阵也称为联合概率矩阵法，是一种用图像中某一灰度级结构重复出现的概率来描述纹理信息的方法。该方法用条件概率提取纹理的特征，通过统计空间上具有某种位置关系(像素间的方向和距离)的一对像素的灰度值对出现的概率构造矩阵，然后通从该矩阵提取有意义的统计特征来描述纹理。理论不适合讲太多，下面我将按照提取纹理特征的顺
介绍共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析图象的局部模式和它们排列规则的基础。设f(x,y)为一幅二维数字图象，其大小为M×N，灰度级别为Ng,则满足一定空间关系的
1.灰度共生矩阵生成原理灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出的具有广泛性的纹理分析方法。度共生矩阵被定义为从灰度为i的像素点出发，离开某个固定位置（相隔距离为d，方位为）的点上灰度值为的概率，即，所有估计的值可以表示成一个矩阵的形式，以此被称为灰度共生矩阵。对于纹理变化缓慢的图
目录1 灰度共生矩阵原理2 灰度共生矩阵特征量2.1 对比度2.2 能量2.3 熵2.4 逆方差2.5 相关性3 灰度共生矩阵特征量提取代码1 灰度共生矩阵原理 灰度共生矩阵，指的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。1973年Haralick等人提出了用灰度共生矩阵来描述纹理特征。 &nb
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
graycoprops 灰度共生矩阵的属性1、语法stats = graycoprops(glcm, properties)2、描述 stats = greycoprops（glcm，properties）计算灰度共生矩阵glcm在属性中指定的统计量。 glcm是m*n*p的有效的灰度共生矩阵。 如果glcm是GLCM的矩阵，则stats是每个glcm的矩阵。graycoprops对灰度
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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目录重要概念GLCM属性1. 该矩阵是方形的，即N*N大小，一般为8*8, 16*16,32*322.它的行数和列数与图像的量化级别相同。3. 该矩阵沿对角线对称。4. offset位移，距离 ,定义为[row_offset, col_offset]如何产生对称的共生矩阵GLCM图例说明水平方向共生矩阵垂直方向共生矩阵归一化公式产生对称的共生矩阵GLCM总结官方说明重要概念neighbour pi
上周五在复现一篇论文（"Visual-Salience-Based Tone Mapping for High Dynamic Range Images"）中的算法时涉足到了基于灰度共生矩阵的显著性度量，便顺手给实现了以下。我们将共生关系定义在w*w的窗口内，窗口内的不同两个像素p、q为共生关系，其灰度、即为共生灰度。论文算法在计算灰度共生矩阵前会先将灰度值量化为K个等级。当共生关系的考察窗口半径
# Python灰度共生矩阵特征提取
在图像处理领域，灰度共生矩阵是一种常用的特征提取方法，用于描述图像中像素间的灰度关系。通过计算灰度共生矩阵，可以获取图像的纹理信息，进而应用于图像分类、目标识别等任务。
## 什么是灰度共生矩阵？
灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix，GLCM）是一种用于描述图像纹理特征的统计方法。它反映了图像中同一灰度级别的像素
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
灰度共生矩阵一个简单的例子概念：像素灰度在空间位置上的反复出现形成图像的纹理，GLCM是描述具有某种空间位置关系两个像素灰度的联合分布。链接：在图像中任意一点（x,y）及偏离它的一点(x+a,y+b)(其中a，b为整数，认为定义)构成点对。设该点对的灰度值为(f1,f2),假设图像的最大灰度级为L,则f1与f2的组合共有L*L种。对于整福图像，统计每一种(f1,f2)值出现的次数，然后排列成一个方
灰度共生矩阵 灰度共生矩阵定义为像素对的联合分布概率，是一个对称矩阵，它不仅反映图像灰度在相邻的方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，但也反映了相同的灰度级像素之间的位置分布特征，是计算纹理特征的基础。 设f(x,y)为一幅数字图像，其大小为M×N，灰度级别为Ng，则满足一定空间关系的灰
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2023-09-05 10:41:11
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图像局部纹理特征——GLCM（Grey-Level Co-occurrence Matrix） 本文参考自 OpenCV22（灰度共现矩阵/灰度共生矩阵）一、什么是灰度共生矩阵（Grey-Level Co-occurrence Matrix）一种描述图像局部区域或整体区域的某像素与相邻像素或一定距离内的像素的灰度关系的矩阵（大白话：灰度图像中某种形状的像素对，在全图中出现的次数
Halcon5：灰度共生矩阵及halcon实现(1)灰度共生矩阵的定义： 灰度共生矩阵是像素距离和角度的矩阵函数,它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。 由于纹理是由灰度
一、简介 GLCM通过衡量具有某种空间关系（角度、位移距离）的两个特定像素值关系的像素出现的频率，来进行纹理分析，后续量化是通过基于GLCM（它就是一个矩阵）的特征完成。为什么叫co-occurrence，就是因为是两个像素点之间的关系。 二、介绍 由上图，在输出GLCM中，元素（1,1）包含值1，因为在输入图像中只有一个实例，其中两个水平相邻的像素分别具有值1和1。 glcm（1,2）包含值2，
说到灰度共生矩阵，大家首先想到的问题应该是，灰度共生矩阵是什么，以下主要是从什么是灰度共生矩阵，灰度共生矩阵主要是干嘛的，以及如何利用Python进行编程实现 这三个方面进行讲解.1.灰度共生矩阵① 定义：从灰度为 i 的像素点出发，距离(dx，dy)的另一像素点灰度为 j 的的概率.(可能有点懵...)② 数学表达式：
式中，
：用像素数量表示的相对距离；
灰度共生矩阵的原理及代码实现（python） 1原理：灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）统计了灰度图中像素间的灰度值分布规律以区分不同的纹理。灰度共生矩阵中每个元素的值可以定义为(x, y)点与(x + dx, y + dy)点的值对为(i, j)的概率。统计整幅图像中每一种灰度值组合出现的概率矩阵 P 即为灰度共生矩阵。灰度级量化 在实际应用
