vælg en hjemmeside
Teksturanalyse ved hjælp af matricen for Co-forekomst på GRÅNIVEAU (GLCM)
en statistisk metode til undersøgelse af tekstur, der betragter billedernes rumlige forhold, er matricen for co-forekomst på GRÅNIVEAU (GLCM), også kendt som matricen for rumlig afhængighed på gråniveau. GLCM-funktionerne karakteriserer teksturen af et billede ved at beregne, hvor ofte par af billedpunkter med specifikke værdier og i et specificeret rumligt forhold forekommer i et billede, oprette en GLCM og derefter udtrække statistiske mål fra denne matrice. (Teksturfilterfunktionerne, der er beskrevet i Beregn statistiske målinger af tekstur, kan ikke give information om form, det vil sige de rumlige forhold mellem billedpunkter i et billede.)
når du har oprettet GLCMs ved hjælp af graycomatrix, kan du udlede flere statistikker fra dem ved hjælp af graycoprops. Disse statistikker giver oplysninger om tekstur af et billede. Følgende tabel viser statistikken.
|
statistik |
varebeskrivelse |
|---|---|
|
kontrast |
måler de lokale variationer i den grå-niveau Co-forekomst matrice. |
|
korrelation |
måler den fælles sandsynlighed forekomsten af de angivne billedpar. |
|
energi |
giver summen af kvadrerede elementer i GLCM. Også kendt som ensartethed eller det vinklede andet øjeblik. |
|
homogenitet |
måler nærheden af fordelingen af elementer i GLCM til GLCM diagonal. |
relaterede eksempler
- udlede statistik fra GLCM og Plot korrelation
mere om
- Opret en grå-niveau Co-forekomst Matrice
