灰度共生矩阵旋转不变的原因

2024-11-03

灰度共生矩阵GLCM分析

纹理分析是对图像灰度(浓淡)空间分布模式的提取和分析.纹理分析在遥感图像.X射线照片.细胞图像判读和处理方面有广泛的应用.关于纹理,还没有一个统一的数学模型.它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念,可以用来描述任何物质组成成分的排列情况,例如医学上X 射线照片中的肺纹理.血管纹理.航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等.图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式(色调基元)的重复排列.因此描述一种纹理包括确定组成纹理的色调基元和确定色调基元间的相互关系.纹理是一种区域特性,因此与区域的大小和形状有关

【图像算法】图像特征：GLCM灰度共生矩阵,纹理特征

[图像算法]图像特征:GLCM SkySeraph Aug 27th 2011 HQU Email:zgzhaobo@gmail.com QQ:452728574 Latest Modified Date:Aug 27th 2011 HQU -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

灰度共生矩阵（GLCM）及matlab代码实现

原地址:http://blog.csdn.net/bookwormno1/article/details/7962466 这几天学习灰度共生矩阵,现记录如下: 讲灰度共生矩阵比较好的一份百度文库文档:http://wenku.baidu.com/view/84a1c051f01dc281e53af07c.html 以下内容转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a18533301010pl6.html 共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度

局部二值模式（Local Binary Patterns）纹理灰度与旋转不变性

Multiresolution Gray Scale and Rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns, TPAMI 2002 1.简介 LBP是一种针对灰度图像任意单调变换(monotonic transformation)具有不变性的鲁棒特征算子.除了鲁棒性外,另一个突出特点就是计算量小,实现时只需在很小的邻域内使用少量的算子和查询表. 作者提出算法时,主要是想应用于二维图像纹理分析:工业表面检测

灰度共生矩阵（Gray-level Co-occurrence Matrix，GLCM），矩阵的特征量

又叫做灰度共现矩阵 Prerequisites 概念计算方式对于精度要求高且纹理细密的纹理分布,我们取像素间距为d=1d=1,以下是方向的说明: 我们来看,matlab内置工具箱中的灰度共生矩阵的生成函数graycomatrix(gray-level co-occurrence matrix)对方向的说明: 如上图所示,方向是在每一个像素点(pixel of interest)的邻域(当然,边界点除外)中获得的,只不过这里的坐标系变为了: δ=(0,±1)δ=(0,±1)为水平方向扫描,也即

无旋转Treap简介

无旋转Treap是一个神奇的数据结构,能够支持插入,删除,查询k大,查询某个数的排名,查询前驱后继,支持各种区间操作和持久化.基于旋转的Treap无法实现区间反转等操作,但是无旋Treap可以轻易地支持区间操作.那为什么区间操作不用Splay而要去学无旋转Treap?原因很简单,Splay的时间复杂度是均摊的不能可持久化,而且无旋转Treap的代码量少得起飞(明明是yyf的Splay太丑了),而且无旋转Treap不容易写(翻)挂(车). 从这里开始节点分裂和合并插入与删除其他操作建树

ios手机竖屏拍照图片旋转90°问题解决方法

手机拍照会给图片添加一个Orientaion信息(即拍照方向),如下: 用ios手机拍照,系统会给图片加上一个方向的属性, ios相机默认的拍照方向是后摄Home键在右为正,前摄Home键在左为正. 1代表正常的拍摄角度,ios横屏下拍摄.安卓机无论横屏竖屏拍摄,Orientaion的值都为1:但是ios竖屏拍摄,Orientaion的值为6,即竖着拍出的照片被添加了一个顺时针旋转90°的拍照方向,显示的时候其实就是横着拍的照片顺时针旋转90°而成.当我们对拍出来的照片进行处理后,这个拍摄方向

利用matlab自带函数graycoprops 实现基于共生矩阵的遥感图像纹理特征分析

close all;clear all;clc;I = imread('yaogan2.jpg');HSV = rgb2hsv(I);Hgray = rgb2gray(HSV);% 计算64位灰度共生矩阵glcmsl = graycomatrix(Hgray,'numlevels',64,'offset',[0 1;-1 1;-1 0;-1 -1]);% 纹理特征统计,包括对比度.相关性.熵.平稳度.二阶矩(能量)stats = graycoprops(glcmsl,{'contrast','c

paper 1：图像特征提取

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义: 至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像

【转】opencv检测运动物体的基础_特征提取

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一

人工智能头条（公开课笔记）+AI科技大本营——一拨微信公众号文章

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整理 | Leo 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

Halcon编程-基于纹理的mara检测

表面瑕疵检测是机器视觉领域非常重要的一个应用.机器视觉是集光学.机电和计算机三个领域的一门不算新的技术.但目前表面瑕疵检测在学界主要是计算机专业或者控制专业瞄准图像处理方向在做,而视觉光学系统这一块主要是光学工程专业在做.很少有研究者把这三块都结合的很好,而国内做这机器视觉(注意是机器视觉不是计算机视觉)基本上都是小公司. 软件这一块就不说了,国内的整体软件环境不好.据我所知,日本.德国和美国在机器视觉方面有很多相对成熟的软件.中国农业大学的陈兵旗教授在留日期间弄过很多机器视觉方面的农业机器人

肺结节CT影像特征提取（二）——肺结节CT图像特征提取算法描述

摘自本人毕业论文<肺结节CT影像特征提取算法研究> 医学图像特征提取可以认为是基于图像内容提取必要特征,医学图像中需要什么特征基于研究需要,提取合适的特征.相对来说,医学图像特征提取要求更加高,因为对医生的辅助诊断起着至关重要的作用,所以需要严谨可靠的特征.肺结节CT影像特征提取也是属于医学图像特征提取领域的一个部分,有着医学图像特征提取的基本要求.既有其他医学图像特征提取的方法,也有针对肺结节的特定特征提取方法.本小节主要对一些常用的肺结节CT影像医学图像特征提取方法进行介绍,主要可以分为灰

第十五节、韦伯局部描述符(WLD，附源码)

纹理作为一种重要的视觉线索,是图像中普遍存在而又难以描述的特征,图像的纹理特征一般是指图像上地物重复排列造成的灰度值有规则的分布.纹理特征的关键在于纹理特征的提取方法.目前,用于纹理特征提取的方法有很多,最具有代表性的是有基于二阶概率密度的灰度共生矩阵.符合人眼视觉特性的小波变换.纹理谱法以及基于图像结构基元的纹理元方法等.为了更有效地描述图像局部纹理特征,又先后提取了局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)和韦伯局部描述符(Weber Local Descriptor,

【CV现状-3.2】纹理与材质

#磨染的初心--计算机视觉的现状 [这一系列文章是关于计算机视觉的反思,希望能引起一些人的共鸣.可以随意传播,随意喷.所涉及的内容过多,将按如下内容划分章节.已经完成的会逐渐加上链接.] 缘起三维感知目标识别 3.0. 目标是什么 3.1. 图像分割 3.2. 纹理与材质 3.3. 特征提取与分类 3.4. 其它目标(和自身)在三维空间中的位置关系目标的三维形状及其改变.目标的位移符号识别数字图像处理纹理与材质在前文中提到的分割算法中,基于区域的方法和基于图割的方法都利用了基于纹

通过整合遥感数据和社交媒体数据来进行城市土地利用的分类（ Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data）DOI: 10.1080/13658816.2017.1324976 20.0204

Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data Xiaoping Liu, Jialv He, Yao Yao, Jinbao Zhang, Haolin Liang, Huan Wang & YeHong 摘要研究方向的重要性(有意义): 城市土地使用信息在城市管理.政府政策制定.和人类活动监测方面扮演着重要的角色. However,存在的困难: 由于城市系统的复杂性,将城市功能