使用GLCM提取纹理特征 matlab
时间: 2023-12-03 16:40:51 浏览: 42
以下是使用GLCM提取纹理特征的Matlab代码示例:
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 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);
% 计算灰度共生矩阵的统计特征
stats = graycoprops(glcm);
% 输出灰度共生矩阵的统计特征
disp(stats);
```
上述代码中,我们首先读取一张彩色图像,并将其转换为灰度图像。然后,我们使用`graycomatrix`函数计算灰度共生矩阵,再使用`graycoprops`函数计算灰度共生矩阵的统计特征。最后,我们输出灰度共生矩阵的统计特征。
需要注意的是,GLCM提取纹理特征的具体方法有很多种,不同的方法会得到不同的特征。因此,在实际应用中,需要根据具体的需求选择合适的方法。
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matlab glcm纹理特征提取
GLCM是灰度共生矩阵的缩写,它是一种描述灰度图像纹理特征的统计特征。在MATLAB中,提取GLCM特征可以使用graycomatrix函数来计算灰度共生矩阵,然后通过graycoprops函数来提取各种统计特征,如对比度、相关性、能量和均匀性等。
GLCM特征提取matlab
GLCM是灰度共生矩阵的缩写,是一种用于图像纹理分析的方法。在MATLAB中,可以使用graycomatrix()函数计算出GLCM,并得到四个最重要的特征量。此外,还可以使用自定义的程序计算出GLCM的另一维特征。GLCM的计算方向一般是0°、45°、90°和135°,间隔一般是取一个像素点。GLCM的作用是提供灰度特征,可以用于图像纹理分析和分类等领域。
下面是GLCM特征提取的MATLAB代码示例:
```matlab
% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 计算0°且间隔1个像素点的灰度共生矩阵
glcm0 = graycomatrix(img, 'Offset', [0,1]);
% 计算45°且间隔1个像素点的灰度共生矩阵
glcm45 = graycomatrix(img, 'Offset', [-1,1]);
% 计算90°且间隔1个像素点的灰度共生矩阵
glcm90 = graycomatrix(img, 'Offset', [-1,0]);
% 计算135°且间隔1个像素点的灰度共生矩阵
glcm135 = graycomatrix(img, 'Offset', [-1,-1]);
% 计算四个最重要的特征量
stats = graycoprops(glcm0 + glcm45 + glcm90 + glcm135, {'Contrast', 'Correlation', 'Energy', 'Homogeneity'});
% 输出特征量
disp(stats.Contrast);
disp(stats.Correlation);
disp(stats.Energy);
disp(stats.Homogeneity);
```