你好,你关于灰度共生矩阵提取纹理特征的回答我看了,但有些不懂,想详细问一下
如果知道算法原理,具体实现应该不难。
/%E7%A5%9E%E5%A5%87%E7%87%95%E5%B0%8F%E7%8E%8B/blog/item/64b41915761b80976438db4d.html如何对图像进行数字化处理获得灰度矩阵
如果你已经有了 RGB 的值,想化为灰度值,那么公式是:
灰度 = 0.2126 * R + 0.7152 * G + 0.0722 * B
各个系数不同,是因为绿色最亮,所以绿色的系数最大;而蓝色最暗,所以蓝色的系数最小。
一幅灰度图像,矩阵为512*512,灰度级别为256,在计算机中保存,图像数据占多少字节?
2的8次方=256,8个bit位可表示一个像素,8bit=1字节
理论上是512*512=262144(byte)=256(kb)
不同格式的图像压缩算法不一样,所以实际来大小也不同。
BMP是无损压缩,512*512灰度图实际大小就是256kb。
其它格式大小比BMP格式要小,但是会牺牲一些定的图像质量。
图像压缩无非就是牺牲图自像质量来成全图像大小,或是牺牲图像大小来成全图像质量,鱼与熊掌不可兼得,达到图像品质与图像大小之间的最佳点就2113成了图像压缩的追求。
灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。
这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度,尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅,甚至可以是不同亮度上的不同颜色。
灰度图像与黑白图5261像不同,在计算机图像领域中黑白图像只有黑白两种颜色,灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。
一幅完整的图像,是由红色、4102绿色、蓝色三个通道组成的。
红色、绿色、蓝色三个通道的缩览图都是以灰1653度显示的。
用不同的灰度色阶来表示“ 红,绿,蓝”在图像中的比重。
通道中的纯白,代表了该色光在此处为最高亮度,亮度级别是255。
用matlab编写图像的灰度共生矩阵的程序
%**************************************************************************
% 图像检索——纹理特征
%基于共生矩阵纹理特征提取,d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵
%所用图像灰度级均为256
%参考《基于颜色空间和纹理特征的图像检索》
%function : T=Texture(Image)
%Image : 输入图像数据
%T : 返回八维纹理特征行向量
%**************************************************************************
function T = Texture(path)
Image = imread(path);
% [M,N,O] = size(Image);
M = 256;
N = 256;
if isrgb(Image)%判断是否是RGB
Gray=rgb2gray(Image);
end
%--------------------------------------------------------------------------
%1.将各颜色分量转化为灰度
%--------------------------------------------------------------------------
%Gray = double(0.3*Image(:,:,1)+0.59*Image(:,:,2)+0.11*Image(:,:,3))
%--------------------------------------------------------------------------
%2.为了减少计算量,对原始图像灰度级压缩,将Gray量化成16级
%--------------------------------------------------------------------------
for i = 1:M
for j = 1:N
for n = 1:256/16
if (n-1)*16<=Gray(i,j)&Gray(i,j)<=(n-1)*16+15
Gray(i,j) = n-1;
end
end
end
end
%--------------------------------------------------------------------------
%3.计算四个共生矩阵P,取距离为1,角度分别为0,45,90,135
%--------------------------------------------------------------------------
P = zeros(16,16,4);
for m = 1:16
for n = 1:16
for i = 1:M
for j = 1:N
if j
P(m,n,1) = P(m,n,1)+1;
P(n,m,1) = P(m,n,1);
end
if i>1&j
P(m,n,2) = P(m,n,2)+1;
P(n,m,2) = P(m,n,2);
end
if i
P(m,n,3) = P(m,n,3)+1;
P(n,m,3) = P(m,n,3);
end
if i
P(m,n,4) = P(m,n,4)+1;
P(n,m,4) = P(m,n,4);
end
end
end
if m==n
P(m,n,:) = P(m,n,:)*2;
end
end
end
%%---------------------------------------------------------
% 对共生矩阵归一化
%%---------------------------------------------------------
for n = 1:4
P(:,:,n) = P(:,:,n)/sum(sum(P(:,:,n)));
end
%--------------------------------------------------------------------------
%4.对共生矩阵计算能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数
%--------------------------------------------------------------------------
H = zeros(1,4);
I = H;
Ux = H; Uy = H;
deltaX= H; deltaY = H;
C =H;
for n = 1:4
E(n) = sum(sum(P(:,:,n).^2)); %%能量
for i = 1:16
for j = 1:16
if P(i,j,n)~=0
H(n) = -P(i,j,n)*log(P(i,j,n))+H(n); %%熵
end
I(n) = (i-j)^2*P(i,j,n)+I(n); %%惯性矩
Ux(n) = i*P(i,j,n)+Ux(n); %相关性中μx
Uy(n) = j*P(i,j,n)+Uy(n); %相关性中μy
end
end
end
for n = 1:4
for i = 1:16
for j = 1:16
deltaX(n) = (i-Ux(n))^2*P(i,j,n)+deltaX(n); %相关性中σx
deltaY(n) = (j-Uy(n))^2*P(i,j,n)+deltaY(n); %相关性中σy
C(n) = i*j*P(i,j,n)+C(n);
end
end
C(n) = (C(n)-Ux(n)*Uy(n))/deltaX(n)/deltaY(n); %相关性
end
%--------------------------------------------------------------------------
%求能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差作为最终8维纹理特征
%--------------------------------------------------------------------------
T(1) = mean(E); T(2) = sqrt(cov(E));
T(3) = mean(H); T(4) = sqrt(cov(H));
T(5) = mean(I); T(6) = sqrt(cov(I));
T(7) = mean(C); T(8) = sqrt(cov(C));什么叫灰度?灰度等级是什么意思哦?
灰度图像是一种具有从黑到白256级灰度色域或等级的单色图像。
该图像中的每个像素用8位数据表示,因此像素点值介于黑白间的256种灰度中的一种。
该图像只有灰度等级,而没有颜色的变化。
在Photoshop中,将灰度图像作为一种颜色通道的数字图像。
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