MATLAB中灰度共生矩阵代码

MATLAB中计算灰度共生矩阵的代码如下：

% 读取灰度图像
I = imread('image.png');
% 将图像转化为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 灰度级数
grayLevels = 256;

% 定义灰度共生矩阵
glcm = zeros(grayLevels, grayLevels);

% 定义方向和距离
offsets = [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1];
distances = [1];

% 计算灰度共生矩阵
for i = 1:size(offsets, 1)
    glcm = glcm + graycomatrix(I, 'Offset', offsets(i, :), 'NumLevels', grayLevels, 'GrayLimits', [], 'Symmetric', true, 'Distance', distances);
end

% 将灰度共生矩阵归一化
glcm = glcm ./ sum(glcm(:));

在这个代码中，我们首先读入一张彩色图像，然后将其转化为灰度图像。接着我们定义了灰度共生矩阵的大小和方向，然后使用 `graycomatrix` 函数计算灰度共生矩阵。最后，我们将得到的灰度共生矩阵进行归一化处理。

相关问题

matlab 灰度共生矩阵代码

MATLAB中计算灰度共生矩阵的代码如下：

function GLCM = graycomatrix(I, offsets, graylevels, symmetric)

% I：输入图像
% offsets：灰度差偏移量（dx,dy），如[0,1]表示y方向偏移1个像素
% graylevels：灰度级数，默认为8
% symmetric：是否对称（True表示对称，False表示非对称）

% 初始化灰度共生矩阵
GLCM = zeros(graylevels);

% 计算每个像素的灰度共生矩阵
for i = 1:length(offsets)
    dx = offsets(i, 1);
    dy = offsets(i, 2);
    offsetImg = shiftImage(I, dx, dy); % 平移图像
    GLCMi = graycomatrixSingle(offsetImg, graylevels); % 计算灰度共生矩阵
    if symmetric
        GLCMi = GLCMi + GLCMi'; % 对称化
    end
    GLCM = GLCM + GLCMi; % 累加
end

% 归一化灰度共生矩阵
GLCM = GLCM / sum(GLCM(:));

% 辅助函数：平移图像
function offsetImg = shiftImage(I, dx, dy)
[m, n] = size(I);
offsetImg = zeros(m, n);
if dx >= 0
    idx = dx+1:m;
    offidx = 1:m-dx;
else
    idx = 1:m+dx;
    offidx = -dx+1:m;
end
if dy >= 0
    idy = dy+1:n;
    offidy = 1:n-dy;
else
    idy = 1:n+dy;
    offidy = -dy+1:n;
end
offsetImg(offidx, offidy) = I(idx, idy);

% 辅助函数：计算单个灰度共生矩阵
function GLCM = graycomatrixSingle(I, graylevels)
nbins = floor(double(max(I(:))+1)/graylevels);
I = floor(double(I)/nbins);
GLCM = zeros(graylevels);
for r = 1:size(I,1)
    for c = 1:size(I,2)-1
        p = I(r,c)+1;
        q = I(r,c+1)+1;
        GLCM(p,q) = GLCM(p,q)+1;
    end
end

其中，`graycomatrix`函数是主函数，将每个偏移量的灰度共生矩阵累加起来得到最终的结果；`graycomatrixSingle`函数是辅助函数，计算单个灰度共生矩阵；`shiftImage`函数是辅助函数，对图像进行平移。具体实现中，灰度共生矩阵的计算采用了对称性，即对于每个偏移量，分别计算正向和反向的灰度共生矩阵，并将它们加起来得到最终的结果。同时，为了排除图像的亮度变化对灰度共生矩阵的影响，还进行了灰度值的归一化处理。

MATLAB求灰度共生矩阵特征的代码

MATLAB中求灰度共生矩阵特征的代码如下：

% 读取灰度图像
I = imread('image.png');
% 将图像转化为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 灰度级数
grayLevels = 256;

% 定义灰度共生矩阵
glcm = zeros(grayLevels, grayLevels);

% 定义方向和距离
offsets = [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1];
distances = [1];

% 计算灰度共生矩阵
for i = 1:size(offsets, 1)
    glcm = glcm + graycomatrix(I, 'Offset', offsets(i, :), 'NumLevels', grayLevels, 'GrayLimits', [], 'Symmetric', true, 'Distance', distances);
end

% 将灰度共生矩阵归一化
glcm = glcm ./ sum(glcm(:));

% 定义灰度共生矩阵特征
contrast = 0;
dissimilarity = 0;
homogeneity = 0;
energy = 0;
entropy = 0;

% 计算灰度共生矩阵特征
for i = 1:grayLevels
    for j = 1:grayLevels
        contrast = contrast + (i - j)^2 * glcm(i, j);
        dissimilarity = dissimilarity + abs(i - j) * glcm(i, j);
        homogeneity = homogeneity + glcm(i, j) / (1 + abs(i - j));
        energy = energy + glcm(i, j)^2;
        if glcm(i, j) ~= 0
            entropy = entropy - glcm(i, j) * log2(glcm(i, j));
        end
    end
end

在这个代码中，我们首先读入一张彩色图像，然后将其转化为灰度图像。接着我们定义了灰度共生矩阵的大小和方向，然后使用 `graycomatrix` 函数计算灰度共生矩阵，并将其归一化处理。最后，我们定义了灰度共生矩阵的特征，包括对比度(contrast)、不相似度(dissimilarity)、同质性(homogeneity)、能量(energy)和熵(entropy)，并计算这些特征。