使用matlab计算灰度共生矩阵的统计特征,如对比度、相关性、能量和熵
时间: 2024-05-03 15:21:55 浏览: 14
可以使用matlab中的graycomatrix函数和graycoprops函数来计算灰度共生矩阵的统计特征。
首先,使用graycomatrix函数生成灰度共生矩阵,例如:
```matlab
I = imread('lena.jpg');
grayImg = rgb2gray(I);
glcm = graycomatrix(grayImg, 'NumLevels', 256, 'Offset', [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1]);
```
其中,'NumLevels'指定灰度级数,'Offset'指定共生矩阵的计算方向。
接着,使用graycoprops函数计算灰度共生矩阵的统计特征,例如:
```matlab
contrast = graycoprops(glcm, 'Contrast');
correlation = graycoprops(glcm, 'Correlation');
energy = graycoprops(glcm, 'Energy');
entropy = graycoprops(glcm, 'Entropy');
```
其中,'Contrast'计算对比度,'Correlation'计算相关性,'Energy'计算能量,'Entropy'计算熵。
完整代码如下:
```matlab
I = imread('lena.jpg');
grayImg = rgb2gray(I);
glcm = graycomatrix(grayImg, 'NumLevels', 256, 'Offset', [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1]);
contrast = graycoprops(glcm, 'Contrast');
correlation = graycoprops(glcm, 'Correlation');
energy = graycoprops(glcm, 'Energy');
entropy = graycoprops(glcm, 'Entropy');
fprintf('Contrast: %f\n', contrast);
fprintf('Correlation: %f\n', correlation);
fprintf('Energy: %f\n', energy);
fprintf('Entropy: %f\n', entropy);
```
注意:该代码仅适用于二维灰度图像。对于彩色图像,需要先将其转换为灰度图像。对于三维或更高维度的图像,需要对每个灰度平面分别计算灰度共生矩阵。