灰度共生矩阵专题(1)

7 0 7 0
24 4 0 0
PB
(1, 0)
4 0
0
8 0 0
0 2 2 0 2 0
水平方向重复多，变化慢，纹理 较粗
1）对角线元素全为0，表明同行灰度变化快
2）对角线元素较大，表明纹理较粗
• 如果对角线上的元素值很大，说明该方向有相距为d的相 同灰度的象素对，如d=1时，则表明有两两灰度相同的象 素对，该方向变化不会很快。
0 0
14 0 0 12
0 0
0 0 0 12
24 4 0 0
PB (d 1, 0o )
4 0
800 0 12 2
0024
18 3 3 0
PB (d 1, 45o )
3 3
61 16
1 1
0 112
共发矩阵能反映纹理特征的定性说明
•
0 8 0 7
PA
(1,
0)
8 0
0 8
8 0
0 7
水平方向无重复，变化 较快
共生矩阵纹理特征常用度量
•熵
ENT Pi, jln Pi, j ij
若灰度共生矩阵值分布均匀，也即图像近于随机或噪声很大，熵会有较大值。 熵值表明了图像灰度分布的复杂程度，熵值越大图像越复杂。
特征度量的含义：
• 1.熵(ENT)用来描述图像所具有的信息量。纹理也属于 图像的信息，纹理密集的图像熵值较大，反之，纹理稀 疏的图像熵值较小。
灰度共生矩阵专题
Fra Baidu bibliotek
灰度共生矩阵 （Gray level co-occurrence matrix）
• 定义：灰度共生矩阵：图像中相距为 d 的两个灰度像素同时出现的联合概率分布。
• 意义：共发矩阵方法用条件概率来反映纹 理，是相邻象素的灰度相关性的表现。
1、共生矩阵的构成
•
共生概率： P(i, j,d,)
理解：灰度共生矩阵对角线上有较大值，IDM 就会取较大的值。
共生矩阵纹理特征常用度量
• 相关性
Corr
(i
i
)(
j
j
) P
i,
j
ij
i j
描述灰度共生矩阵中行或列元素之间的相似 程度，它反映某灰度值沿某方向的延伸长度，若 延伸越长则相关性越大。反映纹理的走向。
标准差大的话，则在此方向上图像灰度值变化较大，相关 性就小。标准差小的话，相关性就大。
灰度共生矩阵在图像分类与识别中的应用
•例
输 入 图 像 直方图均衡
求图像共生矩阵
特征组合 与选取
识 别 结 果
根据特征向量 识别图像
灰度压缩
图像分块
特征
求各块共生矩阵 组合与选取
根据特征对 图像分类
输 出 分 类
• 如果对角线上的元素全部为0，这表明在该方向没有相距 为d的相同灰度的象素对，说明该方向有灰度变化，可能 存在变化频繁的纹理。
共生矩阵纹理特征常用度量
• 均值
Mean Pi, ji
ij
均值反映纹理的规则程度。纹理杂乱无章的， 难以描述的，值较小；规律性强，易描述的值较大。
理解：纹理规则首先保持部分 Pi, j 是比较大的，Mean
对图像纹理灰度变化稳定程度的度量。值越大， 表示是规则变化较为稳定的纹理。
理解：规则变化的纹理，有关i, j灰 度值 的对数会很多。
共生矩阵纹理特征常用度量
• 对比度度量
CON i j2 Pi, j ij
反映图像清晰度和纹理沟纹的深浅。
理解：若沟纹越深，则图像中灰度值差大的像 素对越多，则CON越大（即灰度共生矩阵中远 离对角线的元素值越大CON越大）。
• 2.角二阶矩(ASM)是一种对图像灰度分布均匀性的度量， 当图像灰度分布比较均匀时，ASM值较大；反之， ASM值则较小。
• 3.对比度(CON)可以理解为纹理的清晰程度。对于粗纹 理，CON值较小；对于细纹理，CON值较大。
灰度共生矩阵的应用
• 灰度共生矩阵反应了物体的纹理信息，是 对图像纹理特征的一种定量描述，可用于 图像分类及图像识别。
就比较大（注意i与j的取值）。
共生矩阵纹理特征常用度量
• 方差/标准差
Variance Pi, ji Mean2 ij Std P i, j i Mean2 ij
方差和标准差反映像素值和均值偏差的度 量，当图像灰度变化较大时，方差标准差较大。
共生矩阵纹理特征常用度量
• 能量
ASM Pi, j2 ij
共生矩阵： (选定d，)
例
•
图A
012301 123012 230123 301230 012301 123012
图B
000011 000011 000011 000011 222233 222233
0807
PA (d
1,
0o )
8 0
0 8
8 0
0 7
7070
12 0 0 0
PA (d 1, 45o )
共生矩阵纹理特征常用度量
• 非相似性
Dissmilary i j P i, j ij
与对比度相似，但是是线性增加。如果局部对比度 越高，则非相似度也越高。
共生矩阵纹理特征常用度量
• 逆差距（inverse different moment）
IDM
i
j
1
P i, i
j j 2
逆差距反映图像纹理的同质性，度量图像纹 理局部变化的多少。其值大则说明图像纹理 的不同区域间缺少变化，局部非常均匀。