对共生矩阵归一化和计算能量、熵、惯性矩

资 源 简 介

对共生矩阵归一化和计算能量、熵、惯性矩

详 情 说 明

灰度共生矩阵(GLCM)是图像纹理分析的重要工具，通过统计像素对的空间分布特征来描述纹理。在实际应用中，我们需要先对共生矩阵进行归一化处理，再计算各类纹理参数。

归一化处理是将共生矩阵中的每个元素除以矩阵所有元素之和，使得各元素值变为概率形式。归一化后的矩阵消除了像素距离和方向的影响，便于后续特征计算。

基于归一化共生矩阵可提取四大经典纹理参数：

能量(Energy) 反映图像灰度分布的均匀性，计算所有归一化矩阵元素的平方和。纹理越均匀，能量值越高。

熵(Entropy) 度量图像纹理的随机性，通过概率与对数概率的乘积求和得到。纹理越复杂，熵值越大。

惯性矩(Contrast) 又称为对比度，体现局部灰度变化程度。计算时考虑像素值差异的平方加权，差异越大惯性矩越高。

相关性(Correlation) 描述矩阵元素在行或列方向上的相似度，通过均值、方差等统计量计算。高相关性表示纹理方向性明显。

这些参数组合可有效表征图像纹理特征，广泛应用于医学图像分析、遥感影像分类等领域。实际应用中需注意选择适当的像素距离和方向参数，不同参数组合会得到不同的纹理描述效果。