利用matlab自带函数graycoprops 实现基于共生矩阵的遥感图像纹理特征分析

您所在的位置:网站首页 graycomatrix函数 利用matlab自带函数graycoprops 实现基于共生矩阵的遥感图像纹理特征分析

利用matlab自带函数graycoprops 实现基于共生矩阵的遥感图像纹理特征分析

2024-06-22 23:07| 来源: 网络整理| 查看: 265

close all;clear all;clc;I = imread('yaogan2.jpg');HSV = rgb2hsv(I);Hgray = rgb2gray(HSV);% 计算64位灰度共生矩阵glcmsl = graycomatrix(Hgray,'numlevels',64,'offset',[0 1;-1 1;-1 0;-1 -1]);% 纹理特征统计,包括对比度、相关性、熵、平稳度、二阶矩(能量)stats = graycoprops(glcmsl,{'contrast','correlation','energy','homogeneity'});ga1 = glcmsl(:,:,1); %0°ga2 = glcmsl(:,:,2); %45°ga3 = glcmsl(:,:,3); %90°ga4 = glcmsl(:,:,4); %135°energya1 = 0;energya2=0;energya3=0;energya4=0;for i=1:64 for j=1:64 energya1=energya1+sum(ga1(i,j)^2); energya2=energya2+sum(ga2(i,j)^2); energya3=energya3+sum(ga3(i,j)^2); energya4=energya4+sum(ga4(i,j)^2); j=j+1; end i=i+1;ends1=0;s2=0;s3=0;s4=0;s5=0;for m=1:4 s1=stats.Contrast(1,m)+s1; %对比度 m=m+1;endfor m=1:4 s2=stats.Correlation(1,m)+s2; %相关性 m=m+1;endfor m=1:4 s3=stats.Energy(1,m)+s3; %熵 m=m+1;endfor m=1:4 s4=stats.Homogeneity(1,m)+s4; %平稳度 m=m+1;ends5 = 0.000001*(energya1+energya2+energya3+energya4); %二阶矩(能量)

 

​yaogan1.jpg ​yaogan2.jpg

 

  对比度 相关性 熵 平稳度 二阶矩(能量) 山脉遥感(yaogan1.jpg) 1.5356e+02 3.0695 0.0090 1.3864 6.8678e+02 城镇遥感(yaogan2.jpg) 65.2117 2.6387 0.0458 2.1418 2.3649e+03

山脉遥感对比度明显高于城镇,城镇遥感的平稳度和能量明显大于山脉。



【本文地址】


今日新闻


推荐新闻


    CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3