灰度共生矩阵纹理分割

经检验，方便可用，输入为一幅灰度图像，彩色图像可采用rgb2gray转换，输出为图像的15个特征，可广泛应用于图像特征提取，图像检索及图像质量评价领域！

Matlab程序，用以求取输入图像的灰度共生矩阵特征参数

基于OpenCV和VS2008的图像灰度共生矩阵特征提取程序。并附带matlab版的。

利用灰度共生矩阵提取图像纹理特征值,然后根据熵值的大小来实现模块大小的选择。另外,在寻找最佳匹配块时,同时考虑了颜色信息的差异和空间距离的因素。最后,给出了客观评价图像修复质量的PSNR度量。实验表明

灰度共生矩阵的详细描述,对于纹理的研究很重要很重要在图像处理中用于描述区域纹理的3种主要方法是统计方法、结构化方法和频谱方法。 统计方法指诸如平滑、粗糙、粒状等纹理的特征描述。结构化技术处理图像元的排

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,

我自己实现的灰度共生矩阵提取结肠癌图像特征，并利用计算机辅助诊断的方法SVM分类Matlab代码。

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

为提高煤与矸石识别率,提出了一种基于灰度共生矩阵的煤与矸石纹理特征自动识别方法。分析灰度共生矩阵的基本原理、特征参数,利用灰度共生矩阵提取煤与矸石图像的角二阶距、相关性、对比度和熵这四个特征作为纹理特

从统计学的角度研究了开阔场所中密集人群估计的方法。首先基于场景图像的灰度共生矩阵提取16个特征，构建训练样本的特征矩阵。然后应用主成份分析方法找出其中最为有效的几项特征指标，利用回归分析的方法找出特征