共生矩阵
-
statistical methods in order to extract image texture descriptors
statistical methods in order to extract image texture descriptors. In particular， we will focus on the Co-occurrence matrices and the Energyfilters (Laws filters). They are well-known texture descriptors， fast and easy to implement and provide good result -
-
-
-
-
-
基于组合灰度共生概率与支持向量机的图像纹理分类系统
该项目旨在实现对数字图像纹理的精确分割与分类。纹理作为代表物体表面或结构的重要属性，由多种相互关联的视觉元素组成。本系统的核心功能是采用灰度共生概率（GLCP）方法从复杂的纹理图像中提取关键特征。为了提高分类的鲁棒性和精确度，项目引入了高斯支持向量机（GSVM）对提取的特征向量进行建模与分类识别。该系统利用国际流行的Brodatz纹理数据集进行测试与结果验证，通过结合GLCP特征提取与GSVM分类算法，实现了比传统单一方法更高的分类准确率。此技术可广泛应用于材料识别、工业自动检测、遥感图像分析以及医学影像 -
基于灰度共生矩阵的图像二阶统计纹理特征提取系统
本项目旨在MATLAB环境中利用灰度共生矩阵（GLCM）算法实现对图像纹理特征的深度提取。该项目通过计算图像中像素对在特定方向（如0°、45°、90°、135°）和距离上的灰度联合概率分布，构建灰度共生矩阵，从而反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。系统首先对输入图像进行灰度化处理和灰度级压缩（量化），以减少计算复杂度并提高噪声鲁棒性。随后，根据GLCM矩阵计算出一系列二阶统计特征量，核心指标包括能量（Energy/ASM，反映纹理均匀程度）、对比度（Contrast，反映纹理沟纹深浅）、相关性（Correlation，反映局部灰度相关性）、同质性（Homogeneity，反映纹理局部变化）以及熵（Entropy，反映纹理复杂程度）。该代码模块支持自定义偏移量参数，适用于医学影像分析、遥感地物分类、工业表面缺陷检测以及生物特征识别等多种需要纹理量化描述的应用场景。 -
灰度共生矩阵纹理特征提取与分析工具
本项目旨在开发一个基于MATLAB的图像处理工具，专门利用灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）方法进行纹理特征的深度提取与分析。系统首先对输入的彩色或灰度图像进行预处理，包括灰度量化处理以降低计算复杂度。核心功能是计算图像在不同方向（如0度、45度、90度、135度）和不同步长下的二阶组合条件概率密度函数，即生成灰度共生矩阵。基于生成的矩阵，算法将计算一系列Haralick纹理描述符，主要包括对比度（Contrast）、相关性（Correlation）、能量（Energy/ASM）、和逆差矩（Homogeneity）等关键指标。该系统不仅能输出具体的特征数值，还支持数据的可视化展示，帮助用户直观理解图像的粗糙度、对比度及方向性等纹理属性。该项目适用于医学影像分析、遥感图像分类、工业表面缺陷检测以及材质识别等多种计算机视觉应用场景。
