MATLAB图像处理:基于熵的特征提取
需积分: 10 115 浏览量
更新于2024-11-01
收藏 9KB TXT 举报
"matlab 图像墒值提取是图像处理中的一种特征分析方法,主要通过灰度共生矩阵(GLCM)来计算图像的多种统计特性。MATLAB提供了graycoprops函数来实现这一功能。该函数可以对灰度共生矩阵进行归一化处理,使得矩阵元素之和为1,从而反映像素对在特定空间关系下的联合出现概率。"
在MATLAB中,图像熵值提取涉及到的关键概念包括:
1. **灰度共生矩阵(GLCM)**:这是一个统计工具,用于描述图像中相邻像素之间的灰度级关系。GLCM是一个二维矩阵,其中每个元素(r, c)表示灰度值为r的像素与灰度值为c的相邻像素同时出现的概率。
2. **归一化**:graycoprops函数首先对输入的GLCM进行归一化操作,确保每个矩阵元素的和为1,这有助于比较不同尺寸或灰度级范围的图像。
3. **属性计算**:用户可以指定希望计算的属性,如对比度、相关性、均匀度等。这些属性反映了图像的不同特性:
- **对比度(Contrast)**:衡量图像中相邻像素灰度级差异的强度。对比度越大,图像的灰度变化越明显。其取值范围是[0, (size(GLCM,1)-1)^2],0表示图像完全一致。
- **相关性(Correlation)**:度量像素与其邻域像素的统计相关性。取值范围为[-1, 1],1表示完全正相关,-1表示完全负相关,0表示不相关。
4. **其他属性**:除了对比度和相关性,graycoprops还可以计算其他属性,例如:
- **能量(Energy)**:也称为无序度,表示GLCM的对角线元素的平方和,反映图像的平滑程度。
- **熵(Entropy)**:描述图像的不确定性或信息含量,高熵表示图像更复杂,低熵则表示图像更规则。
- **均匀度(Uniformity)**:衡量像素灰度级分布的均匀性,值越高表示图像灰度分布越均匀。
5. **使用方式**:用户可以指定计算哪些属性,可以是一个逗号分隔的字符串列表,一个包含字符串的单元数组,或者使用字符串'all'来计算所有可用属性。
通过使用graycoprops函数,我们可以得到一系列反映图像结构和纹理特征的数值,这些特征在图像识别、分类、压缩等领域有着广泛的应用。例如,在纹理分析、医学图像处理和遥感图像识别中,图像熵值提取可以帮助我们理解图像的内在特性,从而进行更深入的分析和处理。
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2022-09-19 上传
169 浏览量
2022-09-14 上传
2022-09-23 上传
2022-09-22 上传
sungodling
- 粉丝: 0
- 资源: 1
最新资源
- 深入浅出:自定义 Grunt 任务的实践指南
- 网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析
- multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术
- C++商品交易系统实习项目详细要求
- macOS系统Python模块whl包安装教程
- 掌握fullstackJS:构建React框架与快速开发应用
- React-Purify: 实现React组件纯净方法的工具介绍
- deck.js:构建现代HTML演示的JavaScript库
- nunn:现代C++17实现的机器学习库开源项目
- Python安装包 Acquisition-4.12-cp35-cp35m-win_amd64.whl.zip 使用说明
- Amaranthus-tuberculatus基因组分析脚本集
- Ubuntu 12.04下Realtek RTL8821AE驱动的向后移植指南
- 掌握Jest环境下的最新jsdom功能
- CAGI Toolkit:开源Asterisk PBX的AGI应用开发
- MyDropDemo: 体验QGraphicsView的拖放功能
- 远程FPGA平台上的Quartus II17.1 LCD色块闪烁现象解析