Текстурируйте анализ

Энтропия, область значений и фильтрация стандартного отклонения; создайте матрицу совместной встречаемости уровня серого

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 интенсивностей пикселей. В этом смысле шероховатость или тряска относятся к изменениям значений 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.

Функции

entropyЭнтропия полутонового изображения
entropyfiltЛокальная энтропия полутонового изображения
rangefiltЛокальная область значений изображения
stdfiltЛокальное стандартное отклонение изображения
graycomatrixСоздайте матрицу совместной встречаемости уровня серого из изображения
graycopropsСвойства матрицы совместной встречаемости уровня серого

Темы

Текстурируйте анализ

Текстурируйте статистические меры использования анализа, чтобы классифицировать структуры. Это может обнаружить контуры объектов, которые характеризуются больше структурой, чем интенсивностью.

Обнаружьте области структуры в изображениях

В этом примере показано, 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 из GLCM и постройте корреляцию

В этом примере показано, как создать набор GLCMs и вывести статистику от них.

Текстурируйте сегментацию Используя фильтры Габора

В этом примере показано, как использовать сегментацию структуры, чтобы идентифицировать области на основе их структуры.

Рекомендуемые примеры

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте