第1个回答 推荐于2018-04-06
假设待分析在精细纹理图像的一部分是一个M*N的矩形窗口。某一灰度级结构的出现情况可以由相对的频率的矩阵来描述,他描绘了具有灰度级a,b的两个像素,在方向Φ上间隔距离为d,以多大的频率出现在窗口中。
共生矩阵求取方法:
主要有如下六种:
1.能量,或角度二阶矩(图像均匀性的测度——图像越均匀,其值越大):
2.熵:
3.最大概率:
4.对比度(局部图像变化的测度;典型k=2,λ=1):
5.倒数差分矩:
6.相关性(图像线性度的测度,在方向Φ上的线性方向的结构在这个方向上会产生大的相关值):
其中μx,μy 是均值,以及σx,σy是标准差,
通用算法如下:
1.给定方向和距离构造共生矩阵。
2.用方向、距离以及六个特征值构成纹理特征向量,这就产生了相关的特征了。本回答被网友采纳
第2个回答 2012-06-05
a=[619 1914 838 843 388 949 ; 339 344 456 434 456 345 ; 456 345 342 466 236 235]
plot(1:length(a),a(1,:),1:length(a),a(2,:),1:length(a),a(3,:))
第3个回答 推荐于2016-09-16
a=[619 1914 838 843 388 949;339 344 456 434 456 345;456 345 342 466 236 235]
plot(a(1,:));
hold on;
plot(a(2,:),'k');
plot(a(3,:),'r');本回答被提问者采纳