Website auswählen
Texturanalyse unter Verwendung der Graustufen-Co-Occurren-Matrix (GLCM)
Eine statistische Methode zur Untersuchung von Texturen, die die räumliche Beziehung von Pixeln berücksichtigt, ist die Graustufen-Co-Occurren-Matrix (GLCM), auch bekannt als Graustufen-räumliche Abhängigkeitsmatrix. Die GLCM-Funktionen charakterisieren die Textur eines Bildes, indem sie berechnen, wie oft Pixelpaare mit bestimmten Werten und in einer bestimmten räumlichen Beziehung in einem Bild auftreten, ein GLCM erstellen und dann statistische Kennzahlen aus dieser Matrix extrahieren. (Die unter Statistische Texturmaße berechnen beschriebenen Texturfilterfunktionen können keine Informationen über die Form, d. h. Die räumlichen Beziehungen von Pixeln in einem Bild, liefern.)
Nachdem Sie das GLCMs mit graycomatrix erstellt haben, können Sie mit graycoprops mehrere Statistiken daraus ableiten. Diese Statistiken liefern Informationen über die Textur eines Bildes. In der folgenden Tabelle sind die Statistiken aufgeführt.
|
Statistik |
Beschreibung |
|---|---|
|
Kontrast |
Misst die lokalen Variationen in der Graustufen-Co-Occurrence-Matrix. |
|
Korrelation |
Misst die gemeinsame Eintrittswahrscheinlichkeit der angegebenen Pixelpaare. |
|
Energie |
Stellt die Summe der quadratischen Elemente im GLCM bereit. Auch bekannt als Gleichförmigkeit oder das eckige zweite Moment. |
|
Homogenität |
Misst die Nähe der Verteilung der Elemente im GLCM zur GLCM-Diagonale. |
Verwandte Beispiele
- Statistiken aus GLCM ableiten und Korrelation darstellen
Mehr über
- Erstellen einer Graustufenmatrix mit gleichzeitigem Auftreten
