一个计算haralick的灰度共生矩阵的14个特征值

资 源 简 介

一个计算haralick的灰度共生矩阵的14个特征值

详 情 说 明

Haralick特征是基于灰度共生矩阵(GLCM)计算的一组纹理特征指标，广泛应用于图像处理中的纹理分析领域。这些特征能够量化图像中灰度值的空间分布规律，为后续的图像分类、识别等任务提供重要依据。

计算过程首先需要构建灰度共生矩阵，该矩阵统计了图像中特定方向上成对出现的像素灰度值组合。矩阵中的每个元素P(i,j)表示在给定方向和距离下，灰度值为i的像素与灰度值为j的像素相邻出现的概率。

Haralick最初提出了14个特征值来描述纹理特性，包括： 能量(Energy)：反映图像灰度分布的均匀程度 对比度(Contrast)：体现图像的清晰度和纹理沟纹深浅 相关性(Correlation)：测量灰度线性依赖关系 熵(Entropy)：表征图像纹理的复杂程度 同质性(Homogeneity)：描述局部灰度相似性 差异矩(Dissimilarity) 自相关(Autocorrelation) 聚类阴影(Cluster Shade) 聚类突出(Cluster Prominence) 最大概率(Maximum Probability) 逆差矩(Inverse Difference Moment) 逆差矩归一化(Inverse Difference Moment Normalized) 逆方差(Inverse Variance) 信息测度相关(Information Measure of Correlation)

在实际计算这些特征时，通常需要考虑四个主要方向(0°,45°,90°,135°)和多个像素距离，最后对所有方向的结果取平均值作为最终特征值。这种多维度的计算方式能够全面捕捉图像纹理的空间特征。

一个完整的Haralick特征计算程序通常包含以下处理步骤：图像灰度化、确定量化级别、计算各方向GLCM矩阵、矩阵归一化处理，最后基于归一化矩阵计算14个特征值。对于彩色图像，可以分别计算RGB各通道的特征后融合，或先转换为灰度图像处理。