灰度共生矩阵提取纹理的能量图matlab代码

以下是使用MATLAB提取纹理能量图的灰度共生矩阵代码示例：

% 读取图像
img = imread('texture.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 定义灰度级别和方向数
num_gray = 64;
num_dir = 4;
% 计算灰度共生矩阵
glcm = graycomatrix(gray_img, 'NumLevels', num_gray, 'Offset', [0 1], 'Symmetric', true);
% 计算纹理能量
energy = sum(sum(glcm.^2));
% 显示纹理能量图
imshow(energy, []);

在上面的示例中，我们首先读取了一张图像，然后将其转换为灰度图像。接下来，我们定义了灰度级别和方向数，并使用`graycomatrix`函数计算灰度共生矩阵。最后，我们计算了纹理能量并将其显示出来。

需要注意的是，上面的代码示例仅提供了基本的灰度共生矩阵计算和纹理能量计算方法，如果需要更复杂的纹理特征提取方法，需要结合具体的应用场景进行调整和优化。

相关问题

灰度共生矩阵提取纹理特征matlab代码

以下是一个简单的灰度共生矩阵提取纹理特征的 matlab 代码：

% 读取图像
img = imread('lena.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 设定灰度级别
gray_levels = 8;
% 设定距离和角度
distance = 1;
angle = 0;
% 计算灰度共生矩阵
glcm = graycomatrix(gray_img, 'NumLevels', gray_levels, 'Offset', [distance, angle]);
% 计算灰度共生矩阵的统计特征
stats = graycoprops(glcm, {'contrast', 'correlation', 'energy', 'homogeneity'});
% 输出特征
disp(['Contrast: ', num2str(stats.Contrast)]);
disp(['Correlation: ', num2str(stats.Correlation)]);
disp(['Energy: ', num2str(stats.Energy)]);
disp(['Homogeneity: ', num2str(stats.Homogeneity)]);

灰度共生矩阵提取纹理的熵图matlab代码

以下是使用MATLAB提取纹理熵图的代码，其中包含灰度共生矩阵的计算：

% 读取图像
img = imread('texture_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算灰度共生矩阵
glcm = graycomatrix(gray_img, 'NumLevels', 256, 'Offset', [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1]);

% 计算灰度共生矩阵的熵
entropy_glcm = entropy(glcm);

% 显示熵图
imshow(entropy_glcm, []);
title('Texture Entropy Map');
colormap(jet);
colorbar;

其中，`graycomatrix` 函数用于计算灰度共生矩阵，其第一个参数为灰度图像，`NumLevels` 参数指定灰度级数，`Offset` 参数指定灰度共生矩阵的计算方向。`entropy` 函数用于计算灰度共生矩阵的熵，即纹理的复杂度。最后，将熵图显示出来。