基于灰度共生矩阵的纹理特征值提取
基于灰度共生矩阵的纹理特征提取
模式和 它们 的排列规 则 ，反映 了宏观意义上灰度变化
２ 灰度共生矩阵的定 义
１７ ３年 Ｈ ｒ ｌ ｋｌ ９ ａ ａｉ ｔ等人提 出了用灰度共生矩 阵 ｃ ｌ 来描述纹 理特征 ，这是 由于纹 理是 由灰度分 布在空 间 位 置上反复交替变化而形成 的 ，因而在图像 空间中相
隔某距离 的两个像素 问一定存在一定 的灰度关系 ，称 为是 图像 中灰度 的空间相关特性 ，通过研究灰度的空
Ａｂｓｒ ｃ ： Ｗ ｉ ｅｐ ｅ ｄ ｉ ａｕ ｅ Ｔ ｘ ｕ ｅ ｔｘｔｒ ｓ ｔｅ ｍ ｏ ｔｅ ｓ ｎ ｉｌｐ ｏ ｅ ｔ ｓ ｏ ｅ ｓ ｒａ ｅ ｅ ｔｒ ｎ ｌ ｓｓｈａ ｔａ ｔ ｄ ｓ ｒ ａ ｎ ｎ ｔｒ ｅ ｔ ｒ ， ｅ ｕ ｅ ｉ ｈ ｓ ｓｅ ｔ ｒ ｐ ｒｉ ｆｔ ｕ ｆ ｃ ．Ｔ ｘｕ ｅａ ａｙ ｉ ｓ ａ ｅ ｈ
的一些规律 ，图像可 以看成是不 同纹理 区域 的组合 ， 纹理是对局部 区域像素之 间关系 的一种度量。纹理特 征可 用于定量描述图像 中的信息。
纹理特征提 取的主要方法有统计 方法 ， 模型方法 ，
间相关性 来描述纹理 ，这就是灰度共生矩阵（的思想 ２ Ｊ
基础。 灰度共生矩 阵被定义为从灰度级 ｉ 的点离开某个
２ ０１ ０年 第 １ ９卷 第 ６ 期
基于灰度共生矩阵（GLCM）的图像纹理分析与提取
基于灰度共生矩阵（GLCM）的图像纹理分析与提取重磅干货，第一时间送达灰度共生矩阵灰度共生矩阵(Gray Level CO-Occurrence Matrix-GLCM)是图像特征分析与提取的重要方法之一，在纹理分析、特征分类、图像质量评价灯方面都有很重要的应用，其基本原理图示如下：左侧是一个图像，可以看出最小的灰度级别是1，最大的灰度级别是8，共有8个灰度级别。
右侧对应的灰度共生矩阵，左上角第一行与第一列的坐标(1, 1)包含值1，原因在于水平方向上，相距一个像素值，当前像素跟水平右侧相邻像素只有一个是1、1相邻的像素值(灰度级别)对；右侧共生矩阵的原始(1, 2) = 2 说明在像素矩阵中有两个像素值1，2相邻的像素点对、以此类推得到完整的右侧灰度共生矩阵。
根据当前像素跟相邻像素位置不同，可以计算得到不同的共生矩阵，同时根据像素之间的距离不同会输出不同灰度共生矩阵。
总结来说，有如下四种不同角度的灰度共生矩阵：•0度水平方向GLCM•45度方向GLCM•90度垂直方向GLCM•135度方向GLCM根据相邻像素点之间距离参数D不同可以得到不同距离的GLCM。
此外对正常的灰度图像来说，最小灰度值为0，最大的灰度值为255，共计256个灰度级别，所以GLCM的大小为256x256，但是我们可以对灰度级别进行降维操作，比如可以每8个灰度值表示一个level这样，这样原来256x256大小的共生矩阵就可以改成256/8 * 256 /8 = 32x32的共生矩阵。
所以最终影响灰度共生矩阵生成有三个关键参数：•角度 (支持0、45、90、135)•距离（大于等于1个像素单位）•灰度级别(最大GLCM=256 x 56)GLCM实现纹理特征计算灰度共生矩阵支持如下纹理特征计算，它们是：•能量•熵值•对比度•相关性•逆分差这些纹理特征计算公式如下：上述5个是常见的GLCM的纹理特征，GLCM总计由14个特征值输出，这里就不再赘述了！感兴趣的可以自己搜索关键字GLCM。
基于灰度共生矩阵的肝脏纹理特征提取
基于灰度共生矩阵的肝脏纹理特征提取发表时间：2012-10-22T09:11:46.387Z 来源：《医药前沿》2012年第17期供稿作者：杨国城1 卢凤梅2 李美玲2 [导读] 肝脏疾病尤其是肝癌，是导致病人死亡的一个重要病症。
现代图像处理技术根据不同的图像特征来检测正常和异常肝脏的差异杨国城1 卢凤梅2 李美玲2（1泸州医学院生物医学工程系四川泸州 646000）（2电子科技大学生命科学与技术学院四川成都 610054）【摘要】本文采用共生矩阵的方法提取多幅异常肝脏CT图像的感兴趣区域（region of interest, ROI）的纹理特征，对两种病变肝脏组织——肝囊肿和肝细胞癌，以及正常肝脏进行纹理分析，对比得出。
结论异常肝脏组织的纹理比较粗，比较杂乱且模糊，而正常肝脏组织的纹理比较规则;肝囊肿组织较肝细胞癌组织局部纹理更相似、更均匀而肝细胞癌局部纹理更杂乱。
【关键词】纹理特征灰度共生矩阵肝囊肿肝细胞癌【中图分类号】R318 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2012）17-0105-02 1 引言肝脏疾病尤其是肝癌，是导致病人死亡的一个重要病症。
现代图像处理技术根据不同的图像特征来检测正常和异常肝脏的差异[1]。
基于共生矩阵提取纹理特征的方法是目前公认的比较经典的统计分析方法；纹理特征则是对肝脏进行分割和对肝脏疾病进行辅助诊断的一个重要依据，特征提取的多少及所选特征的有无代表性将直接影响后续工作的进行和诊断结果。
本文主要运用灰度共生矩阵来提取肝脏病变CT图像感兴趣区域的纹理特征，进而研究病变组织之间与正常组织的差异。
纹理分析通常包括能量，对比度，相关性，方差，逆差距，和方差，熵等14个特征参数值[2]，而研究表明用能量，熵，相关性，逆差距四个特征来描述纹理，就能达到很好的效果。
2 纹理分析方法2.1灰度共生矩阵常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。
cv2灰度共生矩阵提取纹理特征向量
CV2灰度共生矩阵提取纹理特征向量1. 什么是灰度共生矩阵？灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix，GLCM）是用来描述图像纹理特征的一种统计方法。
它描述了图像中不同像素灰度级的空间关系和频率分布，可以用来提取图像的纹理特征。
2. GLCM的计算过程GLCM的计算过程包括： - 首先选择一个特定的偏移量和特定的方向，用来确定像素对的空间关系。
- 然后遍历整个图像，对于每个像素点，与其偏移量确定的相邻像素进行比较，计算它们之间的灰度级对出现的频率。
- 最终得到一个关于灰度级对出现频率的矩阵，即灰度共生矩阵。
3. 灰度共生矩阵的特征灰度共生矩阵提供了丰富的图像纹理信息，可以从中提取多种特征： - 对比度（Contrast）：描述了图像中不同灰度级对之间的对比程度。
- 相关性（Correlation）：描述了图像中不同灰度级对之间的线性相关程度。
- 能量（Energy）：描述了图像中灰度级对出现的频率。
- Homogeneity：描述了图像中灰度级对在空间上的均匀程度。
4. GLCM在图像处理中的应用灰度共生矩阵提取的纹理特征向量可以应用于图像分类、目标识别、医学图像分析等领域。
通过提取图像的纹理特征，可以更准确地描述图像的特性，从而改善图像处理和分析的效果。
5. 个人观点和理解灰度共生矩阵提取纹理特征向量是图像处理中非常重要的一部分。
它不仅可以描述图像的纹理特征，还可以应用于图像识别和分类等领域，为图像处理技术的发展提供了重要的支持。
总结通过灰度共生矩阵提取纹理特征向量，我们可以更好地理解图像的纹理特征，从而在图像处理和分析中取得更好的效果。
在未来的发展中，灰度共生矩阵技术将会得到更广泛的应用，为图像处理领域带来更多的创新。
希望通过本文的介绍，您能对CV2灰度共生矩阵提取纹理特征向量有一个更加深入的理解。
以上是我撰写的关于CV2灰度共生矩阵提取纹理特征向量的文章，希望对您有所帮助。
灰度共生矩阵提取纹理特征
灰度共生矩阵提取纹理特征Novel non-invasive distribution measurement of texture profile analysis (TPA) in salmon fillet byusing visible and near infrared hyperspectral imagingDi Wu and Da-Wen Sun论文中提到:Five spectral features (mean, standard deviation, skew, energy, and entropy) and twentytwo image texture features obtained from graylevel co-occurrence matrix (GLCM) were extracted fromhyperspectral images in this study.灰度共生矩阵提取纹理特征的实验结果分析在图像检索中, 常用的纹理特征主要有Tamura 纹理特征[ 1] 、自回归纹理模型[ 2] 、方向性特征、小波变换[ 3- 4] 和共生矩阵等形式。
这些纹理分析方法的共同点是提取了那些在特定纹理描述中最重要的特征, 突出纹理的不同方面。
其中, 灰度共生矩阵GLCM是由文献[5] 提出的一种用来分析图像纹理特征的重要方法。
目前, 基于共生矩阵的纹理检索算法被广泛应用[ 6- 9] 。
( 1) 角二阶矩ASM=i ! j !P(i,j)2;角二阶矩是灰度共生矩阵各元素的平方和,又称能量。
它是影像纹理灰度变化均一的度量, 反映了影像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。
( 2) 对比度CON=i ! j !(i- j)2P(i,j);对比度是灰度共生矩阵主对角线附近的惯性矩, 它度量矩阵的值是如何分布和影像中局部变化的多少, 反映了影像的清晰度和纹理的沟纹深浅。
( 3) 相关CORRLN=i ! j !((ij)p(i,j))-μx μy " #/σxσy; 它度量空间灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度, 因此, 相关值大小反映了影像中局部灰度相关性。
基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取研究
关键词图像纹理灰度共生矩阵特征提取纹理特征值 中图分类号@<('$44文献标识码;
基于灰度共生矩阵的沥青路面病害雷达图像纹理特征提取研究
doi: 10.3969/j.issn.1673-6478.2023.04.040基于灰度共生矩阵的沥青路面病害雷达图像纹理特征提取研究杨晓美1，仰圣刚2（1. 江西赣粤高速公路工程有限责任公司，江西南昌330013；2. 华东交通大学交通运输工程学院，江西南昌330013）摘要：随着电磁波探测在道路领域的日益推广，探地雷达逐渐成为道路内部状况诊断的有效手段。
通过探地雷达设备获取的道路内部雷达图像经校零、背景去除、滤波等处理后因图像差异性较大目前没有较为统一的解释。
为了探究不同参数下的灰度共生矩阵特征对不同病害图像的适用性，本文首先通过正交试验设计对灰度共生矩阵参数进行组合，然后在不同参数下利用灰度共生矩阵算法对原始雷达图像进行特征计算，最后得到不同参数设置下对比度、逆方差、能量、熵值四种特征图像。
结果表明：当滑动窗口为11 × 11、统计方向为45°、灰度级数为8时，层间黏结不良的熵特征更为明显；滑动窗口为5 × 5、统计为方向90°、灰度级数为128时，裂缝的熵特征更为明显。
本文提出的探地雷达图像纹理特征适用性参数设置对图像分割、识别及数据增强等有一定的参考价值。
关键词：沥青路面；无损病害检测；三维探地雷达；纹理特征提取；灰度共生矩阵中图分类号：U416.2 文献标识码：A 文章编号：1673-6478（2023）04-0187-05 Research on Texture Feature Extraction of Asphalt Pavement Disease Radar ImageBased on Grayscale Symbiosis MatrixYANG Xiaomei1, YANG Shenggang2(1. Jiangxi Ganyue Expressway Engineering Co., Ltd., Nanchang Jiangxi 330013, China; 2. School ofTransportation Engineering, East China Jiaotong University, Nanchang Jiangxi 330013, China) Abstract:With the increasing promotion of electromagnetic wave detection in the road field, ground penetrating radar has gradually become an effective method for road internal condition diagnosis. There is no unified interpretation of the radar images inside the road obtained by ground penetrating radar equipment after processing such as zeroing, background removal, and filtering, due to the large differences in images. In order to explore the applicability of grayscale co-existence matrix features under different parameters to different disease images, this paper first combines the gray scale co-existence matrix parameters through orthogonal experimental design, and then uses the grayscale co-existence matrix algorithm to calculate the features of the original radar image under different parameters, and finally obtains four feature images of contrast, inverse variance, energy and entropy under different parameter settings. The results show that the entropy characteristics of poor interlayer bonding are more obvious when the sliding window is 11 × 11, the statistical direction is 45°, and the gray level is 8. The entropy characteristics of cracks are more obvious when the sliding window is 5 × 5, the statistic direction is 90°, and the gray level is 128. The parameter setting of texture feature applicability of GPR image proposed in this paper has certain reference value for image segmentation, 收稿日期：2023-02-20作者简介：杨晓美（1976-），女，江西丰城人，高级工程师，从事高速公路项目施工管理工作.（）188交通节能与环保第19卷recognition and data enhancement.Key words: asphalt pavement; non-destructive disease detection; 3D ground-penetrating radar; texture feature extraction; gray scale co-occurrence matrix0引言随着公路里程数的快速增长，公路养护特别是沥青路面的养护，是当前公路管理部门面临的最主要的难题[1-2]。
基于灰度共生矩阵的纹理特征提取_概述及解释说明
基于灰度共生矩阵的纹理特征提取概述及解释说明1. 引言1.1 概述纹理特征是一种用于描述图像或物体表面细节的重要特征。
在许多领域中，如计算机视觉、图像处理和模式识别等，纹理特征的提取对于实现自动分析和识别具有重要作用。
然而，由于图像数据量庞大且复杂多样，如何从中提取出有效的纹理特征一直是一个具有挑战性的问题。
1.2 文章结构本文将着重介绍一种基于灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）的纹理特征提取方法。
为了更好地说明该方法的原理和优势，文章将依次介绍灰度共生矩阵概念、纹理特征提取方法、应用案例与实验结果分析，并最后对整个研究工作进行总结和展望。
1.3 目的本文旨在通过对基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法进行概述及解释说明，帮助读者深入了解该方法的原理和应用领域。
同时，通过应用案例与实验结果分析部分的介绍，使读者更好地理解该方法在模式识别中的应用价值。
最后，本文将对研究工作进行总结和展望，为未来的应用和发展提供参考。
2. 灰度共生矩阵概念2.1 灰度共生矩阵定义灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix，简称GLCM）是一种常用的纹理分析方法，用于描述图像中像素间的灰度值关系。
其基本思想是统计图像中不同位置像素对之间的灰度值相关特征，从而表征图像纹理的统计信息。
2.2 灰度共生矩阵计算方法灰度共生矩阵的计算主要包括以下步骤：首先，选择一个特定的灰度距离和方向，根据距离和方向确定相邻像素对；然后，统计这些相邻像素对在指定灰度级别上出现次数，并构建灰度级别之间的共生矩阵；最后，根据所得到的共生矩阵可以计算出一系列反映图像纹理特征的统计量。
2.3 灰度共生矩阵特性分析通过分析灰度共生矩阵可以得到多项有关图像纹理特征的统计参数。
常见的参数包括：(1) 对比度（Contrast）：反映了不同灰度级别对之间强度变化的对比程度；(2) 同质性（Homogeneity）：反映了不同灰度级别对之间相邻像素对灰度值接近程度的均匀性；(3) 能量（Energy）：反映了图像中不同灰度级别出现的频率或概率，即图像的复杂程度；(4) 相关性（Correlation）：反映了图像中不同灰度级别对之间线性相关关系的强弱；(5) 熵（Entropy）：反映了图像中不确定性和复杂性，越大表示纹理越复杂。
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基于灰度共生矩阵的纹理特征值提取
【摘要】图像分类识别的常用方法是先提取图像特征，再进行特征值的归类。
图像特征包括几何特征、形状特征、颜色特征、纹理特征等等。
本系统主要针对图像的纹理特征进行提取、分析，通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理，利用灰度共生矩阵产生的四个纹理特征值使其能有效的描述相应图片的纹理特征，最后实现具有显著纹理特性的图像的分类识别。
【关键词】图像特征；灰度共生矩阵；分类识别
1 系统功能及工作原理
1.1 系统功能简介
系统使用基于统计法的灰度共生矩阵，进而提取二次统计特征量来作为区分各图像的标志，已达到对图像对象的识别。
通过ccs3.3 图像处理软件进行模拟仿真，检验相应功能是否实现。
1.2 工作原理
1.2.1 灰度共生矩阵生成
1.2.2 矩阵分析
1）主对角线元素的作用
灰度共生矩阵中主对角线上的元素是一定位置关系下的两象素
同灰度组合出现的次数。
由于沿着纹理方向上相近元素的灰度基本相同，垂直纹理方向上相近象素间有较大灰度差的一般规律，因此，这些主对角线元素的大小有助于判别纹理的方向和粗细，对纹理分析起着重要的作用。
2）元素值的离散性
灰度共生矩阵中元素值相对于主对角线的分布可用离散性来表示，它常常反映纹理的粗细程度。
离开主对角线远的元素的归一化值高，即元素的离散性大，也就是说，一定位置关系的两象素间灰度差的比例高。
若以|△x|=1或0，|△y|=1或0的位置关系为例，离散性大意味着相邻象素间灰度差大的比例高，说明图像上垂直于该方向的纹理较细；相反，则图像上垂直于该方向上的纹理较粗。
当非主对角线上的元素的归一化值全为0时，元素值的离散性最小，即图像上垂直于该方向上不可能出现纹理。
1.2.3 灰度共生矩阵的纹理特征
1）二阶距（能量）
二阶距是灰度共生矩阵元素值得平方和，所以也称为能量，反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细程度。
2）对比度
反映了图像的清晰度和纹理沟纹深浅的程度。
纹理的沟纹深，其对比度大，效果清晰；反之，对比度小，则沟纹浅，效果模糊。
灰度差即对比度大的像素对越多，这个值越大。
灰度共生矩阵中远离对角线的元素值越大，对比度越大。
3）相关
相关是用来衡量灰度共生矩阵的元素在行或列方上的相似程度。
当矩阵元素值均匀相等时，相关值大；相反，如果矩阵像素值相差很大则相关值小。
果图像中有水平方向纹理，则水平方向矩阵的相
关大于其余矩阵的相关值。
4）熵
熵是图像具有信息量的度量，纹理信息也属于图像的信息，是一个随机性的度量，当灰度共生矩阵中所有元素有最大的随机性、灰度共生矩阵中所有值几乎相等时，共生矩阵中元素分散分布时，熵较大。
它表示图像中纹理的非均匀程度或复杂程度。
若图像没有任何纹理，灰度共生矩阵几乎为零阵。
它反映图像中纹理的复杂程度或非均匀度。
若纹理复杂，熵值大；反之，若图像中灰度均匀，共生矩阵中元素大小差异大，熵值小。
2 技术实现
2.1 图像预处理
本课题是基于灰度共生矩阵的纹理特征值提取，其过程的实现必须进过图像的预处理之后，才可以进行纹理分析，故用到的图片必须是具有256级灰度级的灰度图片。
2.2 压缩灰度级
灰度共生矩阵的计算量由图像的灰度级和图片的大小决定，假设图像g有l个灰度级，其大小为r行c列，则运算量大约是l*r*c，计算量大，故需要在尽量保持图像原形的情况下削减灰度级的取值个数和图像分辨率。
一般一幅图片的灰度级为256级，采用等概率量化方法进行缩减。
在本系统中是将图像压缩为16个灰度级。
3 设计系统的仿真图形
4 对系统总结与评价
本课题研究的基于灰度共生矩阵的纹理特征值提取系统在vc++
的运行环境下能顺利提取图像的特征值并通过运行界面加以显示，成功的实现了灰度共生提取特征值算法。
并实现了在ccs3.3上的模拟仿真。
【参考文献】
[1]王波，姚宏宇，李弼程.一种有效的基于灰度共生矩阵的图像检索方法[j].武汉大学学报：信息科学版，2006，33（9）：761-764.
[2]郭德军，宋蛰存.基于灰度共生矩阵的纹理图像分类研究[j].林业机械与木工设备，2005，33（7）：21-23.
[3]彭启琮，李玉柏，管庆.dsp技术的发展与应用[m].2版.北京：高等教育出版社，2007.
[责任编辑：王静]。