不规则图像灰度共生矩阵生成方式的比较
灰度共生矩阵特征提取在图像分类中的应用
灰度共生矩阵特征提取在图像分类中的应用图像分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的任务是将图像分成若干类别。
在图像分类过程中，特征提取是一个非常重要的环节，而灰度共生矩阵是一种常用的特征提取方法。
灰度共生矩阵是一种描述图像灰度分布的方法，它是通过计算邻近像素之间的灰度值共生概率来提取图像的特征。
灰度共生矩阵的计算方法是将图像上的像素分成若干个小区域，然后计算每个小区域中相邻像素灰度值之间出现的概率，最终把所有小区域的共生矩阵相加得到整幅图像的共生矩阵。
灰度共生矩阵中包含了图像中像素之间的空间关系和灰度值分布等信息，因此可以用于图像分类。
具体来说，灰度共生矩阵特征提取方法可以分为以下几个步骤：第一步：将图像转化为灰度图像；第二步：选取感兴趣的区域，将图像划分成若干个小区域；第三步：计算每个小区域中相邻像素灰度值之间出现的概率，得到每个小区域的灰度共生矩阵；第四步：对所有小区域的灰度共生矩阵进行加权平均，得到整幅图像的灰度共生矩阵；第五步：使用灰度共生矩阵的各个特征来训练分类器，得到一个可以将不同类别的图像区分开的模型。
下面我们来具体介绍灰度共生矩阵特征提取方法中的几个重要特征：1. 对比度：对比度是衡量图像中灰度值变化幅度的一个指标。
在灰度共生矩阵中，对比度可以通过计算矩阵中每个元素的平方和来得到。
对于同一种类别的图像，其对比度较高，而不同类别的图像其对比度较低。
2. 能量：能量是衡量图像中像素灰度值分布均匀程度的一个指标，它可以通过计算矩阵中每个元素的平方和再开根号来得到。
能量越大表示图像中像素灰度值分布越均匀，反之表示分布不均匀。
3. 熵：熵是衡量图像中灰度值分布随机程度的一个指标。
在灰度共生矩阵中，熵可以通过计算矩阵中每个元素的概率值和对数的乘积之和得到。
对于同一种类别的图像，其熵值较小，而不同类别的图像其熵值较大。
4. 相关度：相关度是衡量图像中像素灰度值相关程度的一个指标，它可以通过计算矩阵中每个元素的概率值和像素之间差值的乘积之和得到。
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。
灰度共生矩阵14个特征
灰度共生矩阵14个特征
灰度共生矩阵是一种基于灰度值的图像特征描述方法，在图像处理、目标识别和分类等领域有着广泛的应用。
灰度共生矩阵可以获取图像中像素间的空间关系和灰度值间的相互关系，可以生成14个不同的特征，用于描述图像的纹理信息。
下面将分别介绍这14个特征。
1.能量（Energy）
能量是指灰度共生矩阵中所有元素平方和的平方根，它描述的是图像中纹理信息的整体强度和均匀程度。
2.对比度（Contrast）
对比度是指各个灰度级之间出现的次数和相对强度的加权平均差值，即所有元素平方的加权和。
对比度描述了灰度级之间的突变或分散程度。
3.相关性（Correlation）
4.同质性（Homogeneity）
同质性是指灰度共生矩阵中每个元素与它相邻元素之间的相似度大小，它描述了像素之间的相似性和连通性。
5.熵（Entropy）
6.灰度平均值（Mean）
7.方差（Variance）
9.相关度（Cluster Shade）
10.互信息（Cluster Prominence）
11.对角线平均值（Diagonal Mean）
对角线相关性是指灰度共生矩阵中对角线元素之间的相关性，它描述了图像中对角线区域的纹理信息的方向性和规则性。
14.梯度（Gradient）
梯度是指图像中每个像素和周围像素之间的灰度差，它描述了图像中的轮廓信息。
基于灰度共生矩阵
基于灰度共生矩阵灰度共生矩阵是一种用于描述图像纹理特征的统计方法，它能够揭示图像中不同灰度级之间的空间关系。
本文将以人类的视角，通过描述灰度共生矩阵的原理和应用，使读者能够深入了解这一技术的意义和价值。
在图像处理领域，灰度共生矩阵是一种重要的特征提取方法。
它通过统计图像中灰度级之间的空间关系，捕捉图像中的纹理特征。
通过计算灰度共生矩阵，我们可以得到一系列统计特征，如对比度、均匀度、相关度和能量等，这些特征可以用于图像分类、目标检测和图像识别等应用中。
灰度共生矩阵的计算过程相对简单，首先将图像转换为灰度图像，然后选择一定的灰度级和距离，计算每对像素的共生概率。
共生概率是指某个灰度级在给定距离和方向上与另一个灰度级同时出现的概率。
通过对所有像素对的共生概率进行统计，我们可以得到一个灰度共生矩阵。
灰度共生矩阵可以用于描述图像的纹理特征。
例如，对于一张草地的图像，灰度共生矩阵可以反映出草地纹理的均匀性和统一性。
而对于一张石头的图像，灰度共生矩阵则可以反映出石头表面的粗糙度和不规则性。
基于灰度共生矩阵的应用非常广泛。
在医学影像领域，灰度共生矩阵可以用于肿瘤的早期检测和诊断；在农业领域，灰度共生矩阵可以用于农作物的生长监测和病虫害的识别；在工业领域，灰度共生矩阵可以用于缺陷检测和质量控制。
灰度共生矩阵是一种重要的图像纹理特征提取方法，它可以揭示图像中不同灰度级之间的空间关系。
通过计算灰度共生矩阵，我们可以得到一系列统计特征，用于图像分类、目标检测和图像识别等应用中。
灰度共生矩阵的应用范围非常广泛，包括医学影像、农业和工业等领域。
通过深入了解和应用灰度共生矩阵，我们可以更好地理解和分析图像中的纹理特征，为各个领域的研究和应用提供支持。
希望本文的描述能够使读者更好地理解灰度共生矩阵的原理和应用，并对其在图像处理领域的意义和价值有所了解。
通过引发读者的兴趣，我们可以进一步深入研究和探索灰度共生矩阵的更多应用和发展方向。
基于灰度共生矩阵的图像特征抽取方法介绍与实验验证
基于灰度共生矩阵的图像特征抽取方法介绍与实验验证图像特征抽取在计算机视觉和图像处理领域中起着至关重要的作用。
其中，灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是一种常用的特征提取方法。
本文将介绍GLCM的原理和应用，并通过实验验证其有效性。
一、灰度共生矩阵的原理灰度共生矩阵是一种统计特征提取方法，用于描述图像中不同像素之间的灰度关系。
它通过统计图像中每对像素之间的灰度级出现的频率来构建矩阵。
具体而言，对于给定的灰度级d和偏移量（或距离）h，灰度共生矩阵中的元素GLCM(d, h)表示在给定偏移量h的情况下，像素对(i, j)的灰度级分别为d和d+h的概率。
灰度共生矩阵的构建可以通过以下步骤完成：1. 将图像转换为灰度图像；2. 定义偏移量h和灰度级d的范围；3. 对于每个像素(i, j)，统计以偏移量h为距离的像素对(i, j)和(i+h, j)的灰度级出现的频率，并将其记录在GLCM中对应的位置。
二、灰度共生矩阵的应用灰度共生矩阵可以用于提取图像的纹理特征。
通过对GLCM进行统计分析，可以得到一系列用于描述图像纹理的特征参数。
常用的特征参数包括：1. 对比度（Contrast）：描述图像中不同灰度级像素对之间的对比度；2. 相关性（Correlation）：描述图像中不同灰度级像素对之间的线性相关性；3. 能量（Energy）：描述图像中不同灰度级像素对出现的概率；4. 熵（Entropy）：描述图像中不同灰度级像素对的不确定性；5. 逆差矩阵（Inverse Difference Moment）：描述图像中不同灰度级像素对的聚集程度。
这些特征参数可以用于图像分类、目标检测、图像检索等应用。
三、实验验证为了验证灰度共生矩阵的有效性，我们进行了一组实验。
实验使用了一组包含不同纹理的图像，包括木纹、石纹、布纹等。
首先，我们对每张图像计算其灰度共生矩阵，并提取出上述特征参数。
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）。
灰度共生矩阵（Gray-levelCo-occurrenceMatrix，GLCM），矩阵的特征量
灰度共⽣矩阵（Gray-levelCo-occurrenceMatrix，GLCM），矩阵的特征量⼜叫做灰度共现矩阵Prerequisites概念计算⽅式对于精度要求⾼且纹理细密的纹理分布，我们取像素间距为d=1我们来看，matlab内置⼯具箱中的灰度共⽣矩阵的⽣成函数graycomatrix（gray-level co-occurrence matrix）对⽅向的说明：如上图所⽰，⽅向是在每⼀个像素点（pixel of interest）的邻域（当然，边界点除外）中获得的，只不过这⾥的坐标系变为了：δ=(0,±1)δ=(±1,0)δ=(1,−1),δ=(−1,1)δ=(1,1),δ=(−1,−1)⼀旦像素间距离dGLCM所表⽰的是纹理图像的某些统计特性，所谓统计，通俗地讲就是累计某种情况出现的次数，⽤这⼀次数除以总的情况数，即可得其统计意义上的概率。
我们来统计灰度级2与2在-45度和135度⽅向上（也即δ=(1,−1)matlabmatlab相关⼯具箱函数使⽤灰度共⽣矩阵（GLCM）描述和提取图像纹理特征，是⼀个强⼤且流⾏的⼯具，⾃然matlab⼯具箱会提供相应的函数——graycomatrix：给出⼀个图像矩阵，设置⼀些参数，得到其灰度共⽣矩阵，这就是函数的基本⽤法：[glcm, SI] = graycomatrix(I, ...)1主要的参数有⼆个，分别是1. NumLevels（灰度级数）最终glcm的size是NumLevels*NumLevels1. Offset（⽅向[0, 1; -1, 1; -1, 0; -1, -1]）：[0, 1]中的1表⽰的偏移数（offset），当然也可以取2或者更多，如上⽂所说，对于精度要求⾼且图像纹理本⾝即很丰富的图像来说，为了更精细地刻画，我们取偏移量（offset）为1。
我们将原始I转换为SI，对SI计算GLCM，SI中元素的值介于[1, NumLevels]之间。
灰度共生矩阵解题思路
灰度共生矩阵解题思路
一、确定灰度级
在进行灰度共生矩阵分析之前，需要先确定图像的灰度级。
灰度级决定了图像的亮度范围，通常取值范围在0-255之间。
在确定灰度级时，可以根据图像的实际情况进行调整，以保证图像的细节和对比度。
二、计算距离
在灰度共生矩阵中，距离是一个重要的参数。
它表示两个像素点之间的距离，通常取值范围在0-1之间。
在计算距离时，可以根据实际情况进行调整，以保证灰度共生矩阵的准确性和可靠性。
三、生成矩阵
生成灰度共生矩阵是解题的关键步骤之一。
根据灰度级和距离参数，可以计算出所有像素点之间的距离，并构建一个二维矩阵。
矩阵中的每个元素表示两个像素点之间的距离出现的次数或概率。
四、计算特征值
特征值是灰度共生矩阵中的一个重要概念，它可以反映图像的纹理特征。
常见的特征值包括能量、熵、对比度和相关性等。
通过计算这些特征值，可以对图像的纹理进行定量描述和分析。
五、判断纹理
判断纹理是灰度共生矩阵解题的最终目的。
根据计算出的特征值，可以对图像的纹理进行分类、识别和比较。
例如，可以利用灰度共生矩阵分析图像中的边缘、纹理和噪声等特征，为图像处理和计算机视觉等领域提供有力的支持。
总之，灰度共生矩阵是一种有效的图像处理和分析方法，它可以用于描述和比较图像中的纹理特征。
通过掌握灰度共生矩阵的解题思路和方法，可以为相关领域的研究和应用提供有力的帮助。
halcon灰度梯度共生矩阵计算方法
halcon灰度梯度共生矩阵计算方法English:The calculation of the gray-level gradient co-occurrence matrix (GLGCM) in Halcon involves a series of steps. First, the input image is converted to a gray-scale image if it is not already in that form. Then, the gradient or edge image is computed using an edge detection method, such as the Sobel operator. After obtaining the gradient image, the GLGCM is computed by considering the relationships between pairs of pixels with specific gradient magnitudes and orientations. These pairs are counted within a specified neighborhood and accumulated into a matrix that represents the joint distribution of gray-level pairs with specific gradient characteristics. The GLGCM can then be analyzed to extract texture features such as contrast, correlation, energy, and homogeneity, which can be used for tasks such as material inspection, defect detection, and pattern recognition.中文翻译:在Halcon中计算灰度梯度共生矩阵（GLGCM）涉及一系列步骤。
图像处理技术中的纹理特征提取方法比较
图像处理技术中的纹理特征提取方法比较在图像处理领域，纹理是指图像中的可见细节和结构的一种视觉特征。
纹理特征提取是图像分析中重要的任务之一，它能够提供关于图像局部区域的有效信息。
在本文中，将比较常用的四种纹理特征提取方法：灰度共生矩阵（GLCM）、方向梯度直方图（HOG）、局部二值模式（LBP）和高斯滤波器。
灰度共生矩阵（GLCM）是一种经典的纹理特征提取方法，它基于灰度级在图像中的空间分布。
GLCM通过计算像素对之间的灰度级和位置关系来描述纹理。
通过计算灰度级之间的共生矩阵，可以获得一系列统计特征，如对比度、相关性和能量等。
GLCM适用于不同类型的纹理，但对图像的灰度变化敏感。
方向梯度直方图（HOG）是一种基于图像梯度信息的纹理特征提取方法。
HOG将图像分为多个细胞，然后计算每个细胞内梯度的直方图。
通过将直方图连接起来，形成整个图像的特征向量。
HOG适用于纹理具有明显边缘和梯度变化的图像，其对图像的几何变化和光照变化具有较好的不变性。
局部二值模式（LBP）是一种基于图像灰度差异的纹理特征提取方法。
LBP将每个像素与其邻域像素进行灰度级比较，然后将比较结果编码为二进制数。
通过计算不同像素点的二进制编码直方图，可以得到图像的纹理特征。
LBP适用于不同类型的纹理，并且对图像的光照变化有一定的不变性。
高斯滤波器是一种基于图像平滑的纹理特征提取方法。
它通过使用不同尺度的高斯滤波器对图像进行滤波，得到不同细节层次上的纹理特征。
通过对每个细节层次上的图像进行特征提取，可以得到多尺度的纹理特征。
高斯滤波器适用于纹理较为平滑的图像，且对图像的尺度和旋转变化有一定的不变性。
综上所述，不同的纹理特征提取方法适用于不同类型的纹理和图像。
若需要考虑灰度级分布和空间关系，可以选择灰度共生矩阵（GLCM）；若纹理具有明显边缘和梯度变化，可以选择方向梯度直方图（HOG）；若需要考虑灰度差异和局部信息，可以选择局部二值模式（LBP）；若需要考虑图像平滑和多尺度特征，可以选择高斯滤波器。