灰度共生矩阵（GLCM）并计算能量、熵、惯性矩、相关性（matlab）（待总结） ...

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灰度共生矩阵（GLCM）并计算能量、熵、惯性矩、相关性（matlab）（待总结）

2016年11月27日 18:24:50 zoukangdlut 阅读数：3899

关于灰度共生矩阵的介绍可参考

http://blog.csdn.net/chuminnan2010/article/details/22035751

http://blog.csdn.net/xuezhisd/article/details/8908824

http://blog.csdn.net/xuexiang0704/article/details/8713204

http://cn.mathworks.com/help/images/ref/imlincomb.html?refresh=true

理论介绍

http://blog.csdn.net/lskyne/article/details/8659225
http://blog.csdn.net/light_lj/article/details/26098815
http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/42001477

共生矩阵的物理意义
http://blog.csdn.net/light_lj/article/details/26098815

下面给出不同的NumLevels的例子





gray = [1 1 5 6 8  



        2 3 5 7 1  



        4 5 7 1 2  



        8 5 1 2 5];




GLCM = graycomatrix(gray,'GrayLimits',[])



 




GLCM =



 



     1     2     0     0     1     0     0     0




     0     0     1     0     1     0     0     0




     0     0     0     0     1     0     0     0




     0     0     0     0     1     0     0     0




     1     0     0     0     0     1     2     0




     0     0     0     0     0     0     0     1




     2     0     0     0     0     0     0     0




     0     0     0     0     1     0     0     0




 



 




GLCM = graycomatrix(gray, 'GrayLimits',[],'offset', [0 1])



 




GLCM =



 



     1     2     0     0     1     0     0     0




     0     0     1     0     1     0     0     0




     0     0     0     0     1     0     0     0




     0     0     0     0     1     0     0     0




     1     0     0     0     0     1     2     0




     0     0     0     0     0     0     0     1




     2     0     0     0     0     0     0     0




     0     0     0     0     1     0     0     0




 




GLCM = graycomatrix(gray, 'GrayLimits',[],'offset', [0 1],'NumLevels',8)



 




GLCM =



 



     1     2     0     0     1     0     0     0




     0     0     1     0     1     0     0     0




     0     0     0     0     1     0     0     0




     0     0     0     0     1     0     0     0




     1     0     0     0     0     1     2     0




     0     0     0     0     0     0     0     1




     2     0     0     0     0     0     0     0




     0     0     0     0     1     0     0     0

上图显示了如何求解灰度共生矩阵，以（1，1）点为例，GLCM（1，1）值为1说明只有一对灰度为1的像素水平相邻。GLCM（1，2）值为2，是因为有两对灰度为1和2的像素水平相邻。（1,5）出现一次，所以在（1.5）位置上标记1，没出现（1,6)所以为0；

上面所有的参数都是默认设置，NumLevels=8，下面考虑NumLevels=3 的情况




gray = [1 1 5 6 8  



        2 3 5 7 1  



        4 5 7 1 2  



        8 5 1 2 5];



 




GL(2) = max(max(gray));




GL(1) = min(min(gray));




if GL(2) == GL(1)



  SI = ones(size(gray));




else 



    slope = NumLevels/(GL(2) - GL(1));



    intercept = 1 - (slope*(GL(1)));



    SI = floor(imlincomb(slope,gray,intercept,'double'));



end




%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%





SI =



 



     1     1     2     3     4




     1     1     2     3     1




     2     2     3     1     1




     4     2     1     1     2





%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%



 



 




SI(SI > NumLevels) = NumLevels;




SI(SI < 1) = 1;



 




SI =



 



     1     1     2     3     3




     1     1     2     3     1




     2     2     3     1     1




     3     2     1     1     2

上面给出了如何将初始矩阵gray变成3阶的灰度级，SI就是gray的3阶灰度级矩阵。

上图显示了如何求解3级灰度共生矩阵，以（1，1）点为例，GLCM（1，1）值为4说明只有4对灰度为1的像素水平相邻。GLCM（3，1）值为2，是因为有两对灰度为3和1的像素水平相邻。（2,1）出现一次，所以在（2.1）位置上标记1，没出现（1,3)所以为0；





gray = [1 1 5 6 8  



        2 3 5 7 1  



        4 5 7 1 2  



        8 5 1 2 5];



[GLCM,SI] = graycomatrix(gray,'NumLevels',3,'G',[])



 




GLCM =



 



     4     3     0




     1     1     3




     2     1     1




 



 




SI =



 



     1     1     2     3     3




     1     1     2     3     1




     2     2     3     1     1




     3     2     1     1     2

用3阶灰度级去计算四个共生矩阵P,取距离为1，角度分别为0,45,90,135




gray = [1 1 5 6 8




    2 3 5 7 1




    4 5 7 1 2




    8 5 1 2 5];



offsets = [0 1;-1 1;-1 0;-1 -1];



m = 3; % 3阶灰度级





[GLCMS,SI] = graycomatrix(gray,'GrayLimits',[],'Of',offsets,'NumLevels',m);



P = GLCMS;




[kk,ll,mm] = size(P);



% 对共生矩阵归一化



%---------------------------------------------------------




for n = 1:mm




    P(:,:,n) = P(:,:,n)/sum(sum(P(:,:,n)));



end



 



%-----------------------------------------------------------



%对共生矩阵计算能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数



%-----------------------------------------------------------



H = zeros(1,mm);



I = H;



Ux = H;      Uy = H;



deltaX= H;  deltaY = H;



C =H;




for n = 1:mm




    E(n) = sum(sum(P(:,:,n).^2)); %能量




    for i = 1:kk




        for j = 1:ll




            if P(i,j,n)~=0




                H(n) = -P(i,j,n)*log(P(i,j,n))+H(n); %熵




            end




            I(n) = (i-j)^2*P(i,j,n)+I(n);  %惯性矩




 



            Ux(n) = i*P(i,j,n)+Ux(n); %相关性中μx




            Uy(n) = j*P(i,j,n)+Uy(n); %相关性中μy




        end




    end




end




for n = 1:mm




    for i = 1:kk




        for j = 1:ll




            deltaX(n) = (i-Ux(n))^2*P(i,j,n)+deltaX(n); %相关性中σx




            deltaY(n) = (j-Uy(n))^2*P(i,j,n)+deltaY(n); %相关性中σy




            C(n) = i*j*P(i,j,n)+C(n);



        end




    end




    C(n) = (C(n)-Ux(n)*Uy(n))/deltaX(n)/deltaY(n); %相关性




end



 



%--------------------------------------------------------------------------



%求能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差作为最终8维纹理特征



%--------------------------------------------------------------------------



a1 = mean(E)



b1 = sqrt(cov(E))



 



a2 = mean(H)



b2 = sqrt(cov(H))



 



a3 = mean(I)



b3 = sqrt(cov(I))



 



a4 = mean(C)



b4 = sqrt(cov(C))



 



sprintf('0,45,90,135方向上的能量依次为： %f, %f, %f, %f',E(1),E(2),E(3),E(4))  % 输出数据;




sprintf('0,45,90,135方向上的熵依次为： %f, %f, %f, %f',H(1),H(2),H(3),H(4))  % 输出数据;




sprintf('0,45,90,135方向上的惯性矩依次为： %f, %f, %f, %f',I(1),I(2),I(3),I(4))  % 输出数据;




sprintf('0,45,90,135方向上的相关性依次为： %f, %f, %f, %f',C(1),C(2),C(3),C(4))  % 输出数据;

下面给出的是默认的设置下求四个方向的灰度共生矩阵，NumLevels=8.





gray = [1 1 5 6 8  



        2 3 5 7 1  



        4 5 7 1 2  



        8 5 1 2 5];




offsets = [0 1;-1 1;-1 0;-1 <

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