matlab图像纹理描述方法的代码

MATLAB 中常用的图像纹理描述方法有灰度共生矩阵 (GLCM) 和局部二值模式 (LBP) 等。下面分别给出它们的 MATLAB 代码实现。

1. GLCM

GLCM 是一种统计图像纹理的方法，它描述了一对像素在某个方向上出现的概率，可以用于图像分类、纹理分析等领域。

下面是一个计算图像 GLCM 的 MATLAB 代码示例：

% 读入图像
img = imread('lena.jpg');

% 将图像转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算 GLCM
glcm = graycomatrix(gray_img, 'Offset', [0 1], 'Symmetric', true);

% 显示 GLCM
imshow(glcm, []);

其中 `graycomatrix` 函数用于计算 GLCM，`Offset` 参数指定计算 GLCM 的方向，`Symmetric` 参数指定 GLCM 是否对称。

2. LBP

LBP 是一种基于局部像素的纹理描述方法，它描述了像素周围的像素值和中心像素值之间的关系，可以用于图像分类、人脸识别等领域。

下面是一个计算图像 LBP 的 MATLAB 代码示例：

% 读入图像
img = imread('lena.jpg');

% 将图像转为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算 LBP
lbp_img = extractLBPFeatures(gray_img);

% 显示 LBP
imshow(lbp_img);

其中 `extractLBPFeatures` 函数用于计算 LBP 特征。如果需要计算 LBP 纹理模式，则可以将 `Uniform` 参数设置为 `true`：

% 计算 LBP 纹理模式
lbp_img = extractLBPFeatures(gray_img, 'Uniform', true);

% 显示 LBP 纹理模式
imshow(lbp_img);