阐述灰度共生矩阵生成过程
时间: 2023-11-21 16:05:06 浏览: 32
灰度共生矩阵(Gray-level co-occurrence matrix,GLCM)是一种用于描述图像纹理特征的方法,它包含了图像中不同灰度级之间的空间关系。生成灰度共生矩阵的过程如下:
1. 选择灰度共生矩阵的方向
灰度共生矩阵是基于图像纹理的局部空间关系计算得到的,因此需要选择一个方向向量来定义这种空间关系。一般情况下,选择水平、垂直、45度和135度四个方向来计算灰度共生矩阵。
2. 将图像转换为灰度图像
为了计算灰度共生矩阵,需要将彩色图像转换为灰度图像。
3. 计算灰度共生矩阵
在灰度图像上,对于每个像素,选择一个方向向量,然后在该方向上找到以该像素为起点的像素对。对于每个像素对,统计它们出现的频率,将这些频率组成一个矩阵,就是灰度共生矩阵。
具体来说,对于灰度级别为i和j的像素对,它们在方向向量d上的偏移量为(offset_x, offset_y),则灰度共生矩阵中的元素GLCM(i,j)表示在方向向量d上,灰度级别为i和j的像素对出现的次数,即:
```
GLCM(i,j) = sum(sum(I(x,y)==i & I(x+offset_x,y+offset_y)==j))
```
其中,I是灰度图像矩阵,x和y是像素的坐标。
4. 矩阵归一化
在实际应用中,为了消除不同图像灰度级别的影响,需要对灰度共生矩阵进行归一化。通常采用下面的方法进行归一化:
```
GLCM_norm = GLCM / sum(sum(GLCM))
```
这样,归一化后的灰度共生矩阵中的每个元素就表示在方向向量d上,灰度级别为i和j的像素对出现的概率。
生成灰度共生矩阵的过程就是这样,它是一种基于局部空间关系的图像纹理特征描述方法,可以用于图像分类、检索、分割等应用。