锐客网

  1. 首页 > 生活百科 > >

灰度共生矩阵提取纹理特征的实验结果分析,envi灰度共生矩阵提取纹理

经验分享生活百科

共生矩阵Application纹理Features提取的一个有效方法是灰度 level的空间相关 。δy)可以表示为灰度-0-3矩阵，通常可以用一些标量来刻画灰度共生矩阵，让G表示灰度矩阵常用 。
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...feature的具体算法和程序提取对于一张图片，越具体越好 。得益于计算图像的形状、长度和宽度 ， 比如对于一张图片，我觉得feature 提取的方法没有什么具体的算法，因为每台相机拍摄的图片的放大和缩小是不一样的，这是不可能的 。只能计算出大概的长、宽、高 。要想计算出一个非常精确的茶霜，只能用一些红外测距仪和一些特定的仪器来测量 。有些建筑的长、宽、高是无法从一张图片上计算出来的 。计算建筑物的长、宽、高是不可能的 。
2、图像多尺度几何分析理论与应用的目录 1.1简介1.2稀疏逼近1.3从傅立叶分析到小波分析1.4多尺度几何分析1.5多尺度几何变换1.5.1脊波和单尺度脊波变换1.5.2曲波)1.5.3刷波)1.5.4小波)1.5.5楔波Rlet)1.5.7 Bandelet)1.5.8方向波(Directionlet)1.5.9剪切波)1.6多尺度几何变换的逼近性质1.7存在的问题和. 2.3逼近理论2.2.4调和分析2.2.5小波神经网络2.3脊波发展现状及应用前景2.3.1脊波现有成果2.3.2连续和离散脊波变换2.4存在的问题及进一步研究方向2.5本章总结参考文献3.1简介3.2离散脊波变换3.2.1基于投影切片定理的Radon变换3.2.1
3、图像 纹理特征 提取和检索 。懂相关知识的大神求指导 。Local Binary Pattern(LBP)是ojala等人在2002年首先提出的 。它是对图像进行分析、处理和加工，以满足视觉、心理等要求的技术 。图像处理是信号处理在图像领域的应用 。目前大多数图像都是以数字形式存储的，所以图像处理在很多情况下都是指数字图像处理 。此外 ， 基于光学理论的处理方法仍占有重要地位 。图像处理是信号处理的一个子类，也与计算机科学、人工智能等领域密切相关 。一维信号处理的许多传统方法和概念仍然可以直接应用于图像处理，如降噪、量化等 。
directory纹理feature提取的一个有效方法是具有灰度level矩阵即-3矩阵的空间相关性 。δy)可以表示为灰度-0-3矩阵 。如果将图像的灰度级设为N级 ， 则共生 矩阵为N×N 矩阵 ， 可表示为m (δ x ， δ y) (h ， k) 。
4、 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 。统计纹理分析找出纹理的数字特征，并利用这些特征或结合其他非纹理特征对图像中的区域(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 。
5、用java实现基于 纹理的图像检索( 灰度 共生 矩阵% * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *特征提取，D1，θ 0，45，90，共四张图片在135 矩阵%所使用的图片灰度都是256% 。参考基于颜色空间的图像检索和纹理Features % function:T texture(Image)% Image:输入图像数据% T:* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * functiont texture(Image)gray imread( d:\ result 5 . BMP )；这个操作很简单 。找一本参考书，里面有灰度共生矩阵，然后会让你选择你想要的计算提取 纹理 。1.步骤如下:依次打开envi > filter > texture > occurrence > measures打开一个对话框，点击open按钮选择要处理的图像 。加载图像后，单击确定 ， 将出现另一个对话框 。选择计算纹理参数类型 。
2.针对高光谱遥感影像处理，有多光谱和高光谱分析引导工具 ， 从定标、噪声分析、像元纯度分析、nd散度分析获取终端单元的过程有详细提示，简单易用 ， 可用于进一步的地物识别和特定目标 。3.ENVI简介:ENVI(可视化图像环境)是ITTVisualInformationSolutions的旗舰产品 。
6、 灰度 共生 矩阵的 灰度 共生 矩阵的特征【灰度共生矩阵提取纹理特征的实验结果分析,envi灰度共生矩阵提取纹理】直观上，如果图像是由灰度的值相近的像素块组成的，则灰度共生矩阵的对角元素会有较大的值；如果图像的pixel 灰度的值局部改变，偏离对角线的元素将具有更大的值 。通常可以用一些标量来刻画灰度共生矩阵，让G表示灰度矩阵常用 。如果灰度共生矩阵中的值都集中在某一个块上(例如对于连续的灰度值图像，值都集中在对角线上；对于结构化图像，数值集中在偏离对角线的位置)，ASM的数值较大 ， 如果G中的数值分布均匀(如噪声严重的图像)，ASM的数值较小 。
如果共生 矩阵的所有值相等，则ASM值?。幌喾矗?如果其中一些值较大，而其他值较小，则ASM值较大 。当共生 矩阵中的元素集中时，ASM值较大，大的ASM值表示更均匀和规则的模式 。如果灰度共生矩阵diagonal元素的值较大，则IDM会取较大的值，所以灰度的连续像会有较大的IDM值 。亏矩:反映图像纹理的均匀性，度量图像纹理的局部变化 。

    推荐阅读


    上一篇：优秀的ppt图表分析,PPT图表分析图怎么做

    下一篇：win10录屏快捷键,联想win10录屏快捷键