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glcm灰度共生矩阵 matlab
基于内容的图像检索,图像和视频的纹理描述, matlab语言
利用MATLAB提取各种纹理特征
图像纹理特征提取方法综述
这是基于小波分解的SAR图像分类的文章，挺有代表性的
借助数据挖掘方法在图像中的应用，提出了一种利用图像降阶结合基元模式匹配对纹理特征进行挖掘的新思路。采用关联规则挖掘算法对图像纹理的频繁模式进行挖掘，通过联合关联规则来表达纹理。实验结果显示，挖掘出的关
雅克比法求取矩阵特征值和特征向量考虑线性方程组Ax=b时，一般当A为低阶稠密矩阵时，用主元消去法解此方程组是有效方法。但是，对于由工程技术中产生的大型稀疏矩阵方程组，利用迭代法求解此方程组就是合适的，
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
通过该Matlab程序可以求取用于描述图像纹理特征的灰度共生矩阵参数（能量、熵、惯性矩、相关性）。可以分别求取0,45°,90°,135°方向上的特征参数，同时可以求出这些特征参数的平均值与标准差。
本资源是C++代码，以txt文件存储，能实现求取实对称矩阵的特征值与特征向量
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