基于灰度共生矩阵的纹理特征提取算法

灰度共生矩阵和灰度梯度共生矩阵的提取方式，是比较重要的纹理特征提取方法，用matlab实现的

这是用于基于MATLAB的灰度共生矩阵 程序，我也是在做一个课程设计时编写的。

运用MATLABR2014a来完成灰度共生矩阵各特征参数的求解。以纸作为纹理分析的对象。首先需将彩色图像将各颜色分量转化为灰度。所用图像的灰度级为256。为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将灰度量

颜色、形状、纹理特征提取算法及应用doc

提出一种由灰度共生矩阵生成相应特征图像的算法,进行了图像分割和织物疵点检测。先将织物疵点图像进行灰度级量化至16级,再提取0°,45°,90°,135°四个方向上的灰度共生矩阵,通过计算灰度共生矩阵中

基于灰度梯度共生矩阵，计算混合熵对图像实现分类

自己利用C++编写的图像灰度共生矩阵特征提取，是一个控制台程序，需要在主函数中设置您所处理图像的目录。运行结果为特征图像，该程序适用于大图像，图像大小没有上限。此外该程序用到了GDAL库，你可以在GD

基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取，Gabor filter，texture

针对图像边缘与轮廓不能精确重构的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法。该算法利用三级离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分。通过灰度共生矩阵的熵分析高频部分图像块的纹理复杂度,

随着计算机技术和网络技术的发展,以及多媒体的推广应用,产生了大量的各式各样的图像。如何有效地对这些图像进行分析、存储和检索是一个急待解决的问题。基于内容的图像检索技术能有效地解决这一问题,成为研究的重