灰度共生矩阵定义91页PPT
灰度共生矩阵的定义
E5L5
R5R5
E5S5
L5S5
它们分别可以滤出水平边缘、高频点、V形状和垂直边缘。
Laws纹理能量测量法的特点
Laws将Brodatz的8种纹理图像拼在一起， 对该图像作纹理能量测量，将每个像元指定 为八个可能类中的一个，正确率达87％。
一.影像纹理的直方图分析法
纹理区域的灰度直方图作为纹理特征，为了研究灰 度直方图的相似性，可以比较累积灰度直方图分布， 计算灰度级的最大偏差或总偏差。如果限定对象，则 采用这样简单的方法也能够识别纹理。但是灰度直方 图不能得到纹理的二维灰度变化，即使作为一般性的 纹理识别法，其能力是很低的。例如下图两种纹理具 有相同的直方图，只靠直方图就不能区别这两种纹理。
灰度共生矩阵反映了图像灰度关于方向、 相邻间隔、变化幅度的综合信息,它可作为分 析图像基元和排列结构的信息。作为纹理分 析的特征量，往往不是直接应用计算的灰度 共生矩阵，而是在灰度共生矩阵的基础上再 提取纹理特征量，称为二次统计量。一幅图 像的灰度级数一般是256，这样计算的灰度共 生矩阵太大。为了解决这一问题，在求灰度 共生矩阵之前，常压缩为16级。
L7=[1 6 15 20 15 6 1] E7=[-1 –4 –5 0 5 4 1] S7=[-1 -2 1 4 1 –2 –1] W7=[-1 0 3 0 –3 0 1] R7=[1 -2 –1 4 –1 –2 1] O7=[-1 6 –15 20 –15 6 –1] 振荡Oscillation）
概率P(i,j,δ,θ)的数学式表示为 :
P( i, j,δ,θ) ＝{ [(x,y), (x+Δx，y+Δy)] | f(x,y)=i, f(x+Δx,y+Δy)=j； x, y=0,1 ,…,N-1}
haralick特征-灰度共生矩阵
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图像的灰度共生矩阵
圖像的灰度共生矩陣Gray-level co-occurrence matrix from an image圖像的灰度共生矩陣灰度共生矩陣是像素距離和角度的矩陣函數，它通過計算圖像中一定距離和一定方向的兩點灰度之間的相關性，來反映圖像在方向、間隔、變化幅度及快慢上的綜合信息。
使用方法：glcm = graycomatrix(I)glcms = graycomatrix(I,param1,val1,param2,val2,...)[glcms,SI] = graycomatrix(...)描述：glcms = graycomatrix(I) 產生圖像I的灰度共生矩陣GLCM。
它是通過計算兩灰度值在圖像I 中水平相鄰的次數而得到的(也不必是水平相鄰的次數，這一參數是可調的，可能通過Offsets來進行調整，比如[0 D]代表是水平方向，[-D D]代表是右上角45度方向，[-D 0]代表是豎直方向，即90度方向，而[-D -D]則代表是左上角，即135度方向），GLCM中的每一個元素（i,j）代表灰度i與灰度j在圖像中水平相鄰的次數。
因為動態地求取圖像的GLCM區間代價過高，我們便首先將灰度值轉換到I的灰度區間裡。
如果I是一個二值圖像，那麼灰度共生矩陣就將圖像轉換到兩級。
如果I是一個灰度圖像，那將轉換到8級。
灰度的級數決定了GLCM的大小尺寸。
你可以通過設定參數「NumLevels」來指定灰度的級數，還可以通過設置「GrayLimits"參數來設置灰度共生矩陣的轉換方式。
下圖顯示了如何求解灰度共生矩陣，以（1，1）點為例，GLCM（1，1）值為1說明只有一對灰度為1的像素水平相鄰。
GLCM（1，2）值為2，是因為有兩對灰度為1和2的像素水平相鄰。
glcms = graycomatrix(I,param1,val1,param2,val2,...) 返回一個或多個灰度灰度共生矩陣，根據指定的參數。
灰度共生矩阵法
灰度共生矩阵法1. 引言灰度共生矩阵法是一种用于图像分析和纹理特征提取的方法。
它通过计算图像中灰度级相邻像素之间的频次，用以描述图像的纹理特征。
本文将详细介绍灰度共生矩阵的原理、计算过程和应用领域。
2. 灰度共生矩阵的原理2.1 灰度共生矩阵介绍灰度共生矩阵（gray-level co-occurrence matrix，GLCM），又称共生矩阵或共生矩阵，是一种用于计算图像纹理特征的统计工具。
它描述了图像中相邻像素之间的灰度级关系，可以用来表征图像的纹理信息。
2.2 灰度共生矩阵的计算灰度共生矩阵的计算分为以下几个步骤： 1. 将原始图像转换为灰度图像。
2. 根据设定的像素间距（pixel distance）和方向（angle）参数，计算图像中每对相邻像素的灰度级对。
3. 统计每对灰度级对出现的频次，构建灰度共生矩阵。
3. 灰度共生矩阵的计算过程3.1 图像灰度化将彩色图像转换为灰度图像的常用方法有取平均灰度法、加权平均法和仅取一个分量法等。
选择合适的灰度化方法可以提取出图像中的纹理信息。
3.2 灰度共生矩阵的定义灰度共生矩阵是一个正方形矩阵，其大小为灰度级的个数。
矩阵的每个元素表示了某一对灰度级在特定方向上出现的频次。
3.3 灰度共生矩阵的计算对于给定的图像和参数，可以通过遍历图像的所有像素，并统计每对相邻像素的灰度级对出现的频次来计算灰度共生矩阵。
4. 灰度共生矩阵的应用领域4.1 纹理特征提取灰度共生矩阵能够提取图像的纹理特征，例如对比度、能量、协方差等。
这些特征可以用于图像分类、图像识别和图像检索等任务中。
4.2 图像分割灰度共生矩阵可以通过分析图像中的纹理信息，用于图像分割。
基于纹理的图像分割算法可以通过提取纹理特征，将图像分成不同的区域，有助于提高图像分割的准确性和效果。
4.3 缺陷检测灰度共生矩阵在材料缺陷检测中也有广泛应用。
通过提取纹理特征，可以对材料表面的缺陷进行分析和检测，有助于提高材料质量的控制。
灰度共生矩阵法
灰度共生矩阵法灰度共生矩阵法是一种常用的图像纹理特征分析方法，它通过统计图像中不同灰度值之间出现的空间关系来描述图像的纹理特征。
本文将从以下几个方面详细介绍灰度共生矩阵法。
一、灰度共生矩阵法的基本原理灰度共生矩阵法是一种基于灰度级别的统计方法，它通过计算同一图像区域内不同位置处两个像素之间的灰度值关系，得出各种方向上不同距离处两个像素之间某些特定关系的概率分布。
具体而言，对于给定的图像I(x,y)，以及距离d和角度θ，可以定义一个二元组(x,y)和另一个二元组(x+d*cosθ,y+d*sinθ)之间的关系，通常称为共生对。
然后可以通过统计所有这些共生对在整个图像中出现的频率来生成一个称为灰度共生矩阵（GLCM）的矩阵。
二、灰度共生矩阵法的主要步骤1. 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。
2. 分块：将整幅图像分割成若干个小块，每个小块的大小可以根据实际需求来确定。
3. 计算灰度共生矩阵：对于每个小块，计算其灰度共生矩阵。
具体而言，对于每个像素点，统计它周围距离为d、方向为θ的所有像素点的灰度值，并将这些灰度值作为共生对出现的频率填入GLCM中。
4. 特征提取：从GLCM中提取出各种特征参数。
常用的特征参数包括能量、熵、对比度、相关性等。
5. 分类识别：将提取出来的特征参数输入到分类器中进行分类识别。
三、灰度共生矩阵法的常用特征参数1. 能量（Energy）：能量是指GLCM中所有元素平方和的开方，它反映了图像纹理的粗细程度。
能量越大，表示图像纹理越粗糙。
2. 熵（Entropy）：熵是指GLCM中所有元素对数之和的相反数，它反映了图像纹理的复杂程度。
熵越大，表示图像纹理越复杂。
3. 对比度（Contrast）：对比度是指GLCM中元素值之差与元素位置之间距离的加权和，它反映了图像纹理的明暗程度。
对比度越大，表示图像纹理越明暗分明。
4. 相关性（Correlation）：相关性是指GLCM中元素值之间的线性关系程度，它反映了图像纹理的方向性。
Gray-level Co-occurrence Matrix(灰度共生矩阵)
Gray-level Co-occurrence Matrix(灰度共生矩阵)共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。
它是定义一组纹理特征的基础。
一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析图象的局部模式和它们排列规则的基础。
设f(x,y)为一幅二维数字图象，其大小为M×N，灰度级别为Ng,则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为P(i,j)=#｛(x1,y1),(x2,y2)∈M×N｜f(x1,y1)=i,f(x2,y2)=j｝其中#(x)表示集合x中的元素个数，显然P为Ng×Ng的矩阵，若(x1,y1)与(x2,y2)间距离为d,两者与坐标横轴的夹角为θ，则可以得到各种间距及角度的灰度共生矩阵P(i,j,d,θ)。
纹理特征提取的一种有效方法是以灰度级的空间相关矩阵即共生矩阵为基础的［7］，因为图像中相距(Δx，Δy)的两个灰度像素同时出现的联合频率分布可以用灰度共生矩阵来表示。
若将图像的灰度级定为N级，那么共生矩阵为N×N矩阵，可表示为M(Δx，Δy)(h,k)，其中位于(h,k)的元素mhk的值表示一个灰度为h而另一个灰度为k的两个相距为(Δx，Δy)的像素对出现的次数。
对粗纹理的区域，其灰度共生矩阵的mhk值较集中于主对角线附近。
因为对于粗纹理，像素对趋于具有相同的灰度。
而对于细纹理的区域，其灰度共生矩阵中的mhk值则散布在各处。
为了能更直观地以共生矩阵描述纹理状况，从共生矩阵导出一些反映矩阵状况的参数，典型的有以下几种：（1）能量：是灰度共生矩阵元素值的平方和，所以也称能量，反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。
如果共生矩阵的所有值均相等，则ASM值小；相反，如果其中一些值大而其它值小，则ASM值大。
灰度共生矩阵
灰度共生矩阵(GLCM)共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。
它是定义一组纹理特征的基础。
一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析图象的局部模式和它们排列规则的基础。
设f(x,y)为一幅二维数字图象，其大小为M× N ,灰度级别为Ng,则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为P(i,j)=# {(x1,y1),(x2,y2) ∈M×N ∣ f(x1,y1)=i,f(x2,y2)=j }其中#(x)表示集合X中的元素个数，显然P为Ng×Ng的矩阵，若(x1,y1)与(x2,y2)间距离为d,两者与坐标横轴的夹角为θ,则可以得到各种间距及角度的灰度共生矩阵P(i,j,d,。
)纹理特征提取的一种有效方法是以灰度级的空间相关矩阵即共生矩阵为基础的，因为图像中相距(ΔχΔy的两个灰度像素同时出现的联合频率分布可以用灰度共生矩阵来表示。
若将图像的灰度级定为N级，那么共生矩阵为NXN矩阵，可表示为M(∆X' Δy)(h,k)，其中位于(h,k)的元素mhk的值表示一个灰度为h而另一个灰度为k的两个相距为(ΔχΔy的像素对出现的次数。
对粗纹理的区域，其灰度共生矩阵的mhk值较集中于主对角线附近。
因为对于粗纹理，像素对趋于具有相同的灰度。
而对于细纹理的区域，其灰度共生矩阵中的mhk值则散布在各处。
为了能更直观地以共生矩阵描述纹理状况，从共生矩阵导出一些反映矩阵状况的参数，典型的有以下几种：(1)能量：是灰度共生矩阵元素值的平方和，所以也称能量，反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。
如果共生矩阵的所有值均相等，则ASM值小；相反，如果其中一些值大而其它值小，则ASM值大。
当共生矩阵中元素集中分布时，此时ASM值大。
ASM值大表明一种较均一和规则变化的纹理模式。
灰度共生矩阵专题(1)
共生矩阵纹理特征常用度量
• 熵
ENT P i, j ln P i, j
i j
若灰度共生矩阵值分布均匀，也即图像近于随机或噪声很大，熵会有较大值。 熵值表明了图像灰度分布的复杂程度，熵值越大图像越复杂。
特征度量的含义：
• 1.熵(ENT)用来描述图像所具有的信息量。纹理也属于 图像的信息，纹理密集的图像熵值较大，反之，纹理稀 疏的图像熵值较小。 2.角二阶矩(ASM)是一种对图像灰度分布均匀性的度量， 当图像灰度分布比较均匀时，ASM值较大；反之，ASM值 则较小。 3.对比度(CON)可以理解为纹理的清晰程度。对于粗纹 理，CON值较小；对于细纹理，CON值较大。
0 0 2 2
7 0 水平方向无重复，变化 7 较快 0
0 0 2 0
水平方向重复多，变化慢，纹理 较粗
1）对角线元素全为0，表明同行灰度变化快
2）对角线元素较大，表明纹理较粗
• 如果对角线上的元素值很大，说明该方向有相距为d的相 同灰度的象素对，如d=1时，则表明有两两灰度相同的象 素对，该方向变化不会很快。
Mean 理解：纹理规则首先保持部分 P i, j 是比较大的， 就比较大（注意i与j的取值）。
共生矩阵纹理特征常用度量
• 方差/标准差
Variance P i, j i Mean
i j 2
Std
P i, j i Mean
i j
共生矩阵纹理特征常用度量
• 对比度度量
CON i j P i, j
2 i j
反映图像清晰度和纹理沟纹的深浅。
理解：若沟纹越深，则图像中灰度值差大的像 素对越多，则CON越大（即灰度共生矩阵中远 离对角线的元素值越大CON越大）。