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灰度-梯度共生矩阵纹理分析方法,灰度共生矩阵纹理特征提取matlab

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自相关函数、灰度共生矩阵、灰度 run和灰度分布局部图像是常用的图形 。(1) 灰度变换方法当原图像的直方图较窄，-0/分布集中，图像层次较少时，对灰度进行变换是最基本的要求，统计方法如下:1，计量数据的统计分析计量数据的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法 。

1、对一张图片进行特征提取的具体算法和程序 。越具体越好 。感谢,例如算...一张图片特征提取的具体算法和程序，越具体越好 。例如，感谢计算图像的形状、长度和宽度 。图片的特征提取的方法我觉得是没有具体算法的，因为一个相机拍的每张图片的放大缩小都是不一样的 。从一张图片中不可能计算出一个图像的长、宽、高，只能算出一个大概的长、宽、高 。如果要计算出一个非常精确的茶霜 ， 只有用一些红外测距仪和一些特殊的仪器 ， 才能测量出一些建筑物的长宽高 。从一幅画中不可能计算出一座建筑物的长、宽、高 。

2、精通MATLAB图像处理的目录Part 1 MATLAB简介第一章MATLAB概述21.1 MATLAB的发展21.2 MATLAB的优点和特点21.3 MATLAB系统的组成41.4 MATLAB的桌面运行环境51.4.1启动和退出51.4.2主菜单和功能61.4.3命令窗口91.4.4工作区111.4.5M文件编辑/ 调试器131 . 4 . 6图形窗口141.4.7文件管理161.4.8使用工具箱帮助161.5MATLAB 171.6小结18第二章MATLAB的基本操作192.1MATLAB数据类型192.2数组及其操作212.2.1数组创建212.2.2数组操作222.3-及其操作242.3.1 /12

3、图像的特征提取都有哪些算法 4、遥感图像地质信息增强处理【灰度-梯度共生矩阵纹理分析方法,灰度共生矩阵纹理特征提取matlab】地质信息遥感图像增强处理的目的是通过选择合理的图像处理方法，改善图像的视觉效果，突出遥感地质调查所需的有用信息 。4.3.1常见的图像增强处理方法在遥感地质应用中 ， 图像增强处理方法按主要增强信息内容可分为波(光)光谱特征增强和空间特征增强两大类 。4.3.1.1像波(光)光谱特征增强处理像波(光)光谱特征增强处理是基于多波段数据，对每个像元的灰度进行变换 ， 达到图像增强的目的 。

(1) 灰度变换方法当原图像的直方图较窄，-0/分布集中，图像层次较少时，对灰度进行变换是最基本的要求 。对于灰度接近正态分布的图像，可以通过线性拉伸来改善图像的视觉效果 。对于直方图为多模态且部分物体过亮或过暗的图像，应根据图像的特点采用不同的灰度变换方法，包括分段线性拉伸、直方图调整和高斯变换等非线性拉伸 。

5、求一篇:图像识别的主要方法及其特点的比较的开题报告 。速度!!十万火急...计算机自动提取遥感信息必须使用数字图像 。由于地物在同一波段具有不同的光谱特性，同一地物在不同波段具有不同的光谱特性，通过分析一个地物在各个波段的光谱曲线，并根据其特性进行相应的增强处理，可以从遥感图像中识别和提取相似目标 。早期的自动分类和图像分割主要是基于光谱特征，后来发展到结合光谱特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等综合因素的计算机信息提取 。

首先对遥感影像进行室内预判，然后进行实地调查，旨在建立各类地物与影像特征的对应关系，验证室内预判结果 。工作转入室内后，选取训练样本并进行统计分析，用合适的分类器对遥感数据进行分类，对分类结果进行后处理 ， 最后进行精度评估 。遥感图像的分类一般是基于地物的光谱特征、形状特征和空间关系特征 。目前大部分研究还是基于地物的光谱特性 。

6、统计方法有哪些?在什么情况下用什么方法?统计方法如下:1 。计量数据的统计分析计量数据的统计分析方法可分为参数检验法和非参数检验法 。参数检验方法主要有T检验和方差分析(ANOVN，即f检验)等 。，两组间均数比较时常用T检验和U检验，两组或多组间均数比较时常用方差分析；非参数检验主要包括秩和检验等 。T检验可分为单组设计资料T检验、成对设计资料T检验和组设计资料T检验；比较两个小样本时，要求两个总体的分布是正态的，方差是齐次的 。如果不能满足上述要求，应采用t检验或非参数方法(秩和检验) 。
7、 纹理分析的作用分析这种曲面的研究纹理被称为纹理分析 。它在计算机视觉领域有着重要的应用，在机械工程中，研究机械零件加工表面的粗糙度也具有重要的现实意义 。统计纹理分析找到纹理的数字特征，并使用这些特征或其他非纹理特征对图像中的区域(而不是单个像素)进行分类 ， 自相关函数、灰度共生矩阵、灰度 run和灰度分布局部图像是常用的图形 。

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