基于象元glcm紋理特征提取-wenkub.com
2025-06-23 05:34 本頁面
【正文】 采用MapGIS70作為二次開發(fā)平臺實(shí)現(xiàn)了基于GLCM的紋理特征提取算法。圖8 基準(zhǔn)窗口和移動窗口的下一位置總的來說，基準(zhǔn)窗口的移動是逐個像素移動的，而移動窗口的移動是根據(jù)基準(zhǔn)窗口和移動方向、移動步長大小得到的。熵的表達(dá)式如下所示：其中表示原圖像灰度壓縮的等級（共生矩陣的維數(shù)），表示共生矩陣中元素的值，也就是概率值。由于紋理特征計算利用的是概率，所以還應(yīng)該把共生矩陣中的值轉(zhuǎn)換為概率值，方法是用各個元素值除以矩陣中所有元素的和（上圖元素和為9），最后可以得到最后的方陣，即為共生矩陣。表示原圖像中某一象元值，表原圖像所有象元值的最小值，表原圖像所有象元值的最大值，表示原圖像灰度等級將要壓縮到的等級，例如32。舉例說明，如圖3所示：圖2 基準(zhǔn)窗口和移動窗口示例（1）示例1：紅色框表示基準(zhǔn)窗口（大小為3*3），藍(lán)色框表示移動窗口；移動方向?yàn)?35度；移動步長=2，=2.圖3 基準(zhǔn)窗口和移動窗口示例（2）示例2：紅色框表示基準(zhǔn)窗口（大小為3*3），藍(lán)色框表示移動窗口；移動方向不屬于常用的四個方向的任意一個；移動步長=1，=3.假設(shè)原圖像為6 * 6大小，圖像的像素如圖4矩陣所示：圖4 圖像像素的矩陣表
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