matlab图像特征提取对比度

在Matlab中，可以通过计算灰度共生矩阵来提取图像的纹理特征，其中之一就是对比度。对比度反映了图像中相邻像素之间的灰度差异程度，是图像纹理特征中的一个重要指标。对比度越大，图像中不同区域的灰度差异越明显，反之则越模糊。在计算灰度共生矩阵时，可以通过对共生矩阵进行归一化处理，得到标准化的共生矩阵，然后通过计算共生矩阵的各项指标，包括对比度、均匀性、纹理角二阶矩和纹理熵等，来提取图像的纹理特征。其中，对比度的计算公式为：$$Contrast=\sum_{i,j=0}^{N-1}(i-j)^2p(i,j)$$ 其中，$N$为灰度级数，$p(i,j)$为标准化的灰度共生矩阵中第$i$行第$j$列的元素值。通过计算得到的对比度值越大，表示图像中不同区域的灰度差异越明显。

相关问题

matlab图像特征提取代码

以下是一个简单的 MATLAB 图像特征提取代码示例，使用了常见的灰度共生矩阵（GLCM）特征：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算灰度共生矩阵
glcm = graycomatrix(gray_img);

% 计算 GLCM 特征
contrast = graycoprops(glcm, 'Contrast');
homogeneity = graycoprops(glcm, 'Homogeneity');
energy = graycoprops(glcm, 'Energy');
correlation = graycoprops(glcm, 'Correlation');

% 输出特征值
disp(['Contrast: ', num2str(contrast.Contrast)]);
disp(['Homogeneity: ', num2str(homogeneity.Homogeneity)]);
disp(['Energy: ', num2str(energy.Energy)]);
disp(['Correlation: ', num2str(correlation.Correlation)]);

这个示例代码读取了名为 `example.jpg` 的图像，将其转换为灰度图像，并计算了 GLCM 特征。最后输出了四个特征值：对比度（Contrast）、同质性（Homogeneity）、能量（Energy）和相关性（Correlation）。

matlab彩色图像特征提取

对于彩色图像的特征提取，可以使用以下方法：

1. 颜色直方图：将图像的颜色分布统计成直方图。可以使用`imhist()`函数计算图像的颜色直方图。

2. 色彩矩：计算图像的色彩矩来描述颜色分布的特征。常用的色彩矩包括平均值、方差、偏度和峰度等。可以使用`mean2()`、`std2()`、`skewness()`和`kurtosis()`函数计算图像的色彩矩。

3. 色彩熵：利用图像中颜色的分布信息来描述图像的复杂程度。可以使用`entropy()`函数计算图像的色彩熵。

4. 色彩对比度：描述图像中物体的边缘和纹理强度。可以使用`edge()`函数计算图像的边缘，并使用`graycomatrix()`函数计算图像的灰度共生矩阵，并从中提取对比度特征。

5. 色彩纹理：描述图像中物体的纹理特征。可以使用`graycomatrix()`函数计算图像的灰度共生矩阵，并使用`glcmfeature()`函数提取纹理特征。