基于灰度共生矩阵的棉花图像纹理特征及其分类研究

本篇论文主要探讨了"基于灰度共生矩阵的棉花图像纹理特征研究"，由作者李书颖撰写，发表于北京邮电大学计算机学院。论文的核心内容集中在利用统计学方法中的灰度共生矩阵对不同含水量的棉花图像进行深入的纹理分析。首先，作者对棉花图像进行了预处理，通过对图像中像素间不同灰度级、距离和方向的灰度值分布进行研究，旨在找到最能反映棉田纹理特性的参数设置。经过实验，发现灰度级取16、像素间距离取8、方向选择0度和90度或者45度和135度的平均值，能够有效捕捉到纹理的特性。 论文强调了灰度共生矩阵的重要性，作为一种二次统计量，它能更好地揭示图像中像素灰度值的空间相关性，这在分析自然纹理时尤其适用。作者指出，尽管统计分析方法和结构分析方法并存，但统计分析法在纹理特征提取方面占据主导地位，特别是在图像对象识别中。 具体操作中，作者构建了一个二维灰度共生矩阵函数，用于表示一幅具有特定灰度级和像素数量的图像，并通过这个矩阵提取出棉花样本中的六种纹理综合特征值。这些特征值被用来评价它们在区分不同含水量棉花样本方面的有效性，为棉花质量分类提供了量化依据。 这篇论文不仅介绍了灰度共生矩阵的基本原理，还展示了如何将其应用于棉花图像分析中，以及如何优化参数以提高纹理特征的表达和区分能力，这对于农业生产和图像处理领域的实际应用具有重要意义。