求用灰度共生矩阵提取纹理特征的图像检索代码灰度共生矩阵的理解.doc

使用灰度共生矩阵来实现的指纹分割，里面包含测试的图片，代码为opencv和C++

这是一篇论文、是关于基于颜色共生矩阵的纹理检索算法MCM的论文

图像分割是一种重要的图像技术,在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多,有些分割运算可直接应用于任何图像,而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分

基于内容的图像检索是当今人 们研究的热点, 本文通过matIab 2 0 0 6算法 实现了灰度共生矩阵和颜色自相关矩阵, 并论述了它们的关系。

遗留物检测是注塑机工作过程中的一项重要工作。为实现比较精确的模具遗留物检测,在对图像进行位置偏差矫正等预处理之后利用灰度共生矩阵算法,对标准图像与采集图像进行纹理分析,得到了这两幅注塑模具图像的特征参

金文图像识别的关键步骤是提取金文的图像特征,针对金文的形态特点,提出了一种基于方向梯度直方图(HOG)和灰度共生矩阵(GLCM)的金文图像识别算法。使用双边滤波对金文图像进行预处理,针对金文的结构特征

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

实现了在MATLAB上灰度共生矩阵的生成，以及四个主要特征向量的提取。

为了逃避基于文本的垃圾邮件系统的检测,越来越多的垃圾邮件制造者将文本信息嵌入到图像中。为了有效地检测出图像型垃圾邮件,提出了一种基于灰度—梯度共生矩阵(GGCM,gray-gradient co-oc

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。