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
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2023-11-10 18:40:08
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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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在图像中任意去一点(x,y)及偏离它的一点(x+a,y+b)(其中，a、b为整数，人为定义)构成点对。设该点对的灰度值为(f1,f2)，再令点(x,y)在整幅图像上移动，则会得到不同的(f1,f2)值。设图像的最大灰度级为L，则f1与f2的组合共有L*L种。对于整幅图像，统计出每一种(f1,f2)值出现的次数，然后排列成一个方阵，再用(f1,f2)出现的总次数将他们归一化为出现的概率P(f1,f2
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2023-10-21 18:38:03
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## 灰度共生矩阵的Python代码实现
### 1. 概述
灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，简称GLCM）是图像处理中常用的特征提取方法之一，用于描述图像纹理特征。在这篇文章中，我将教会你如何使用Python实现灰度共生矩阵。
### 2. 灰度共生矩阵流程图
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A[加载图像] --> B[
原创
2023-11-05 10:49:28
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博主基于Github Pages与Hexo搭建了个人博客，欢迎访问http://maself.top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。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较
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2023-12-31 18:54:14
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MATLAB函数说明（graycomatrix）参考链接1、Matlab函数说明：graycomatrix1.1 灰度共生矩阵的理解1.2 函数用法1.3 函数描述1.4 参数解释2、函数实现 参考链接1、《 基于LBP纹理特征计算GLCM的纹理特征统计量+SVM/RF识别纹理图片》 2、《 graycomatrix 计算(图像)灰度共生矩阵(CLCM)——matlab相关函数说明，很详细》1、
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2023-12-13 07:24:27
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乳腺肿瘤是女性病发率极高的一种肿瘤疾病，但也是一种可以通过早期确诊，提早治疗，从而降低病死率的一种疾病。现有乳腺检查运用的手段是以钼靶、超声为主，其识别率普遍低于75%,这种检查方法都有自己的局部优势，但也受到了一定局限[1-4]，如：钼靶对钙化敏感，但对东方女性的腺体型乳腺层次分辨不够，有射线，属有创检查，不宜做体检筛查使用。超声对囊性和实性的占位反映敏感，但对医生技术水平要求较高，检查速度较慢
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
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2023-10-16 22:19:35
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Gray-level co-occurrence matrix from an image图像的灰度共生矩阵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。使用方法：glcm = graycomatrix(I)glcms = graycomatrix(I,param1
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2024-06-03 09:05:47
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灰度共生矩阵（gray level co-occurrence matrix）标准定义如下：对于取定的方向θ 和距离 d, 在方向为θ的直线上, 一个像元灰度为 i, 另一个与其相距为 d像元的灰度为 j 的点对出现的频数即为灰度共生矩阵第(i, j)阵元的值。怎样理解呢？看起来好复杂呀 呜呜呜小白理解：灰度共生矩阵就是整幅图像中，按照一定的平移方向，相距为d的两个像素同时出现的联合概
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2023-12-01 11:43:47
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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
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2023-12-13 06:29:27
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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
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2023-12-21 05:07:30
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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，
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2023-11-10 09:41:22
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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；
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2024-01-05 22:25:34
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纹理分析是对图像灰度（浓淡）空间分布模式的提取和分析。纹理分析在遥感图像、X射线照片、细胞图像判读和处理方面有广泛的应用。关于纹理，还没有一个统一的数学模型。它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念，可以用来描述任何物质组成成分的排列情况，例如医学上X 射线照片中的肺纹理、血管纹理、航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等。图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式（色调基元）的重复排列。因此描述一种纹理
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
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2024-08-13 10:11:48
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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
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2024-01-26 08:29:42
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纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵一. LBP1. 算法简介LBP方法（Local binary patterns, 局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它的作用是进行特征提取，提取图像的局部纹理特征。 LBP是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法，用于纹理特征提取。后来LBP方法与HOG特征分类器与其他机器学习算法联合使用。2. 算法原理LBP算法的核心思想，是以某
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2024-07-12 16:38:28
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<h2 id="t_ad4d75200102v9ms" class="titName SG_txta">[转载]Matlab中实现
灰度共生矩阵</h2>
<span class="time SG_txtc">(2014-12-08 20:18:02)</span><div class="turnBoxzz"><a hr
参考链接：图像纹理——灰度共生矩阵知乎——提取图像的颜色、纹理特征(传统算法)灰度共生矩阵（Gray-level Co-occurrence Matrix，GLCM）原理灰度共生矩阵可反映灰度 值 和 空间 分布情况。 共生矩阵 的描述方法： 规定一个方向（如水平，垂直，对角线）和距离（一个像素、两个像素），矩阵中 的值由灰度为 和 的像素对在该方向和距离上出现的次数除以N得到（归一化），
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2023-10-16 14:53:25
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