envi计算灰度共生矩阵
时间: 2023-08-31 07:12:02 浏览: 120
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- *1* *2* *3* [基于灰度共生矩阵(GLCM)的图像纹理分析与提取](https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/123321106)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
基于envi提取灰度共生矩阵
灰度共生矩阵(Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM)是用于描述图像纹理特征的重要工具,可以通过envi软件来提取。
首先,打开envi软件并加载需要提取灰度共生矩阵的图像。然后,在envi的菜单栏中选择“Raster” -> “Texture Analysis” -> “Compute GLCM”命令。接着,在弹出的对话框中设置好参数,包括灰度级别数、距离、方向等,确定好后点击“确定”按钮。
envi会根据设置的参数计算图像的灰度共生矩阵,并将结果显示在新的图像窗口中。在这个窗口中,可以查看每个像素点在不同灰度级别和方向上的共生频次和概率。同时,envi还会计算和显示出GLCM的统计特征,比如能量、对比度、均匀度等,这些特征可以用来描述图像的纹理特征。
除了计算GLCM,envi还提供了一系列的工具和函数用于对GLCM进行进一步分析和处理,比如计算GLCM的熵、惯性、相关性等特征,或者进行GLCM的滤波、归一化、平滑等操作。
总之,通过envi软件提取灰度共生矩阵是一种便捷而有效的方法,可以帮助我们更好地理解和分析图像的纹理特征,对于遥感图像分析和地物分类等应用具有重要的意义。
使用envi计算混淆矩阵
使用ENVI计算混淆矩阵的步骤如下:
1. 打开ENVI软件并加载分类结果和真实分类的栅格图像。
2. 在ENVI主菜单中选择“Classification”>“Post Classification”>“Generate Random Sample”。
3. 在“Generate Random Sample”对话框中,选择“Ground Truth ROIs”选项卡,并选择真实分类的栅格图像。
4. 在同一对话框中,选择“Classification Results”选项卡,并选择分类结果的栅格图像。
5. 点击“OK”按钮生成随机样本。
6. 在ENVI主菜单中选择“Classification”>“Accuracy Assessment”>“Confusion Matrix”。
7. 在“Confusion Matrix”对话框中,选择真实分类的栅格图像和分类结果的栅格图像,并选择之前生成的随机样本。
8. 点击“OK”按钮计算混淆矩阵。
计算出混淆矩阵后,可以使用Kappa系数来评估分类的精度和可靠性。Kappa系数是一种常用的分类精度验证指标,它可以衡量分类结果与真实分类之间的一致性,其值越接近1表示分类结果越准确可靠。