Текстурируйте анализ Используя матрицу совместной встречаемости уровня серого (GLCM)

Статистический метод исследования структуры, которая рассматривает пространственные отношения пикселей, является матрицей совместной встречаемости уровня серого (GLCM), также известной как уровень серого пространственная матрица зависимости. Функции GLCM характеризуют структуру изображения путем вычисления, как часто пары пикселя с определенными значениями и в заданных пространственных отношениях происходят в изображении, создавая GLCM, и затем извлекая статистические меры из этой матрицы. (Функции filter структуры, описанные в, Вычисляют, Статистические Меры Структуры не могут предоставить информацию о форме, то есть, пространственных отношениях пикселей в изображении.)

После того, как вы создаете использование GLCMs graycomatrix, можно вывести несколько статистических данных от них использование graycoprops. Эти статистические данные предоставляют информацию о структуре изображения. В следующей таблице перечислены статистику.

Статистическая величина

Описание

Контраст

Измеряет локальные изменения матрицы совместной встречаемости уровня серого.

Корреляция

Измеряет объединенное вхождение вероятности заданных пиксельных пар.

Энергия

Предоставляет сумму элементов в квадрате в GLCM. Также известный как однородность или угловой второй момент.

Однородность

Измеряет близость распределения элементов в GLCM к диагонали GLCM.

Связанные примеры

Больше о