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关于灰度共生矩阵对纹理图像进行分割的问题

发布时间:2019-05-25 19:01 来源:未知 编辑:admin

  利用matlab对图像进行纹理分割用灰度共生矩阵对图像进行纹理特征提取,得到用于描述纹理的特征值,比如有熵、角二阶矩(能量)、相关度、对比度等,提取4个方向(0、45、90、135)的4个...

  利用matlab对图像进行纹理分割 用灰度共生矩阵对图像进行纹理特征提取,得到用于描述纹理的特征值,比如有熵、角二阶矩(能量)、相关度、对比度等,提取4个方向(0、45、90、135)的4个4维矩阵,用这四个矩阵怎么对图像进行纹理分割?我指的是用这个几个特征值分割而不是用FCM、K-means这些聚类法.......

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  时间:2009-12-16 11:13:13 来源:电子科技 作者:宁顺刚,白万民,喻 钧 西安工业大学计算机科学与工

  所谓图像分割就是指把图像分成各具特性的区域,并提取出感兴趣目标的技术和过程。它是数字图像处理中的关键技术之一,是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。目前图像分割方面现有的算法非常多,将它们进行分类的方法也提出了不少。一般分为3类:(1)阈值分割;(2)边缘检测;(3)区域提取。但还没有一种方法能普遍适用于各种图像。因此,对于图像分割的研究还在不断深人之中,也是目前图像处理中研究的热点之一。随着科技的发展进步,图像处理在军事中的运用也越来越广泛,这主要集中在迷彩设计这方面。而现在军事上的伪装迷彩是现代高技术战争中隐藏武器装备、保存自我的重要手段,也是消灭敌人的需要。因此对于迷彩的设计研究也一直都是各国的热门话题。文中主要以某山地航拍图为研究对像,对其进行背景分析然后再实现图像分割,为后期迷彩设计做准备。由于该山地背景纹理特征明显,故利用纹理分析对其进行背景分析,而灰度共生矩阵是纹理分析方法中最常用的一种方法。文中采用灰度共生矩阵方法对该图像进行分割研究。

  灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Ma-trix,GLCM)是图像纹理分析方法中的一种,它反映不同像素相对位置的空间信息,在一定程度上反映了纹理图像中各灰度级在空间上的分布特性,是纹理分析领域中最经常采用的特征之一。灰度共生矩阵是图像灰度变化的二阶统计度量,也是描述纹理结构性质特征的基本函数,它统计了两个像素点位置的联合概率分布。设S为目标区域R中具有特定空间联系的像素对的集合,则共生矩阵P可定义为

  式(1)等号右边的分子是具有某种空间关系、灰度值分别为i,j的像素对的个数,分母为像素对的总和个数(#代表数量),这样得到的P是归一化的。

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