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灰度共生矩陣的原理

最近在看一些影象分類的東西,出現灰度共生矩陣 不甚明白。一直懵懵懂懂的,直到我看到了下面的圖解:

左側就是原始圖,原圖中一共有1-8個畫素,那麼對應的GLCM就應該是8*8的矩陣,GLCM(1,1)就是在原圖I中畫素值1和1 出現的次數。

在影象中任意一點(x,y)及偏離它的一點(x+a,y+b)(其中a,b為整數,認為定義)構成點對。設該點對的灰度值為(f1,f2),假設影象的最大灰度級為L,則f1與f2的組合共有L*L種。對於整福影象,統計每一種(f1,f2)值出現的次數,然後排列成一個方陣,再用(f1,f2)出現的總次數將它們歸一化為出現的概率P(f1,f2),由此產生的矩陣為灰度共生矩陣 。

所謂的相鄰就是指f(x,y)與f(x+a,y+b),只要與x相鄰a或與y相鄰b都算是相鄰的。

所謂的B在A右邊就是指A=f(x,y)   B=f(x+1,y)這裡 a=1,b=0,

那麼 a=1,b=0 時我們就說水平相鄰:也就是0度的時候

a=1,b=1 時我們就說對角相鄰,也就是45度的時候

 a=-1,b=1時 即135度

距離(a,b)的取值不同,灰度共生矩陣中的值不同。a和b的取值要根據紋理週期分佈的特徵來選擇,對於較細的紋理,選取(1,0),(1,1),(2,0)等這樣的值是有必要的。a,b取值較小對應於變化緩慢的紋理影象,其灰度共生矩陣對角線上的數值較大。紋理的變化越快,則對角線上的數值越小,而對角線兩側的值增大。