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,
从灰度共生矩阵中提取熵、能量、惯性矩、相关性，使用MATLAB实现，MATLAB中函数无法实现的功能
本文详细介绍了如何基于MATLAB来实现灰度预测模型的源代码。灰度预测模型是一种常用的图像处理技术，通过对图像的灰度值变化进行预测，可以实现图像的去噪、增强等操作。本文主要介绍了灰度预测模型的原理和算
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
以Hu矩组及灰度梯度共生矩阵为特征参数的磨粒自动分类_朱江
图像特征提取是图像识剔、图像数据挖掘、基于内容的图像检索等的基础性工作，是目前图像领域研究的热点。该文以医学肝脏CT图像为例．对其灰度直方图特征提取进行了Maflab分析与实现，并给出了实现代码。
针对纹理图像分割问题的研究,经典的多尺度MRF方法是对不同尺度的纹理特征仅通过多尺度序列下的MRF邻域系统进行描述。为了更加准确地描述纹理特征,将从空间分布特性与MRF邻域系统两个方面综合考虑,提出一
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
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