灰度共生矩阵专题课件.ppt

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1、灰度共生矩阵专题灰度共生矩阵（Graylevelco-occurrencematrix）定义：灰度共生矩阵：图像中相距为的两个灰度像素同时出现的联合概率分布。意义：共发矩阵方法用条件概率来反映纹理，是相邻象素的灰度相关性的表现。1、共生矩阵的构成共生概率：共生矩阵：(选定d，)例水平方向无重复，变化较快水平方向重复多，变化慢，纹理较粗1）对角线元素全为0，表明同行灰度变化快2）对角线元素较大，表明纹理较粗共发矩阵能反映纹理特征的定性说明如果对角线上的元素值很大，说明该方向有相距为d的相同灰度的象素对，如d=1时，则表明有两两灰度相同的象素对，该方向变化

2、不会很快。如果对角线上的元素全部为0，这表明在该方向没有相距为d的相同灰度的象素对，说明该方向有灰度变化，可能存在变化频繁的纹理。均值共生矩阵纹理特征常用度量均值反映纹理的规则程度。纹理杂乱无章的，难以描述的，值较小；规律性强，易描述的值较大。理解：纹理规则首先保持部分是比较大的，就比较大（注意i与j的取值）。方差/标准差共生矩阵纹理特征常用度量方差和标准差反映像素值和均值偏差的度量，当图像灰度变化较大时，方差标准差较大。能量对图像纹理灰度变化稳定程度的度量。值越大，表示是规则变化较为稳定的纹理。理解：规则变化的纹理，有关灰度值的对数会很多。共生矩阵纹理特

3、征常用度量对比度度量反映图像清晰度和纹理沟纹的深浅。理解：若沟纹越深，则图像中灰度值差大的像素对越多，则CON越大（即灰度共生矩阵中远离对角线的元素值越大CON越大）。共生矩阵纹理特征常用度量非相似性与对比度相似，但是是线性增加。如果局部对比度越高，则非相似度也越高。共生矩阵纹理特征常用度量逆差距（inverse different moment）逆差距反映图像纹理的同质性，度量图像纹理局部变化的多少。其值大则说明图像纹理的不同区域间缺少变化，局部非常均匀。理解：灰度共生矩阵对角线上有较大值，IDM就会取较大的值。共生矩阵纹理特征常用度量相关性共生矩阵纹理

4、特征常用度量描述灰度共生矩阵中行或列元素之间的相似程度，它反映某灰度值沿某方向的延伸长度，若延伸越长则相关性越大。反映纹理的走向。标准差大的话，则在此方向上图像灰度值变化较大，相关性就小。标准差小的话，相关性就大。若灰度共生矩阵值分布均匀，也即图像近于随机或噪声很大，熵会有较大值。熵值表明了图像灰度分布的复杂程度，熵值越大图像越复杂。共生矩阵纹理特征常用度量熵特征度量的含义：1.熵(ENT)用来描述图像所具有的信息量。纹理也属于图像的信息，纹理密集的图像熵值较大，反之，纹理稀疏的图像熵值较小。2.角二阶矩(ASM)是一种对图像灰度分布均匀性的度量，当图像灰

5、度分布比较均匀时，ASM值较大；反之，ASM值则较小。3.对比度(CON)可以理解为纹理的清晰程度。对于粗纹理，CON值较小；对于细纹理，CON值较大。灰度共生矩阵的应用灰度共生矩阵反应了物体的纹理信息，是对图像纹理特征的一种定量描述，可用于图像分类及图像识别。灰度共生矩阵在图像分类与识别中的应用例直方图均衡灰度压缩图像分块求各块共生矩阵特征组合与选取根据特征对图像分类输入图像输出分类根据特征向量识别图像识别结果求图像共生矩阵特征组合与选取ThankYou