Анализ структуры относится к характеристике областей в изображении их содержимым структуры. Текстурируйте аналитические попытки определить количество интуитивных качеств, описанных условиями такой настолько же грубый, сглаженный, шелковистый, или ухабистый как функция пространственного изменения в интенсивностях пикселей. В этом смысле шероховатость или тряска относятся к изменениям в значениях интенсивности или уровням серого.
Анализ структуры используется в различных приложениях, включая дистанционное зондирование, автоматизировал контроль и медицинскую обработку изображений. Анализ структуры может использоваться, чтобы найти контуры структуры, названные сегментацией структуры. Анализ структуры может быть полезным, когда объекты в изображении более характеризуются их структурой, чем интенсивностью, и традиционные методы пороговой обработки не могут использоваться эффективно.
entropy | Энтропия полутонового изображения |
entropyfilt | Локальная энтропия полутонового изображения |
rangefilt | Локальная область значений изображения |
stdfilt | Локальное стандартное отклонение изображения |
graycomatrix | Создайте матрицу совместной встречаемости уровня серого из изображения |
graycoprops | Свойства матрицы совместной встречаемости уровня серого |
Текстурируйте статистические меры использования анализа, чтобы классифицировать структуры. Это может обнаружить контуры объектов, которые характеризуются больше структурой, чем интенсивностью.
Обнаружьте области структуры в изображениях
Этот пример показывает, как обнаружить ребра и контуры объектов в изображении на основе структуры объектов на фоне.
Текстурируйте анализ Используя матрицу совместной встречаемости уровня серого (GLCM)
GLCM характеризует структуру на основе количества пиксельных пар с определенными значениями интенсивности, расположенными в определенных пространственных отношениях.
Создайте матрицу совместной встречаемости уровня серого
Когда вы создаете один GLCM, пространственные отношения по умолчанию заданы как два горизонтально смежных пикселя.
Задайте смещение, используемое в вычислении GLCM
Можно создать несколько GLCMs с различными пространственными отношениями между пикселями, чтобы получить дополнительную информацию о структурных функциях.
Выведите статистику от GLCM и постройте корреляцию
Этот пример показывает, как создать набор GLCMs и вывести статистику от них.
Текстурируйте сегментацию Используя фильтры Габора
Этот пример показывает, как использовать сегментацию структуры, чтобы идентифицировать области на основе их структуры.
