14个特征值的提取

资 源 简 介

14个特征值的提取

详 情 说 明

在图像处理和模式识别领域，特征提取是至关重要的步骤。14个特征值通常指从图像或信号中提取的一组统计和纹理特征，这些特征可以用于分类、识别或分析任务。以下是常见的14个特征值及其作用：

能量（Energy）：反映图像的均匀性，值越大表示纹理变化越小。 熵（Entropy）：衡量图像的随机性或复杂度，熵值高说明纹理复杂。 对比度（Contrast）：量化像素间的差异，高对比度表示边缘或结构明显。 相关性（Correlation）：描述像素间的线性依赖关系，反映局部模式的相似性。 逆差（Inverse Difference）：衡量局部同质性，值高表示区域平滑。 均值（Mean）：像素强度的平均值。 方差（Variance）：像素强度的离散程度。 标准差（Standard Deviation）：方差的平方根，描述数据的波动性。 一致性（Homogeneity）：类似于逆差，强调局部相似性。 聚类趋势（Cluster Tendency）：反映像素值是否聚集分布。 最大值（Maximum Probability）：最频繁出现的像素强度值。 和平均（Sum Average）：像素强度和的均值。 差平均（Difference Average）：像素强度差的均值。 信息测度（Information Measure）：基于熵的衍生指标，进一步描述纹理特征。

这些特征通常通过计算灰度共生矩阵（GLCM）或直接统计像素值分布得到。在MATLAB中，可以利用内置函数（如`graycomatrix`和`graycoprops`）高效提取这些特征值，适用于医学影像、遥感图像或工业检测等场景。