基于LOG算子和灰度共生矩阵的影像纹理特征提取_甄宗坤
基于改进LOG算子的图像边缘检测方法
万方数据
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第１２期管力明，等：基于改进Ｉ，ＯＧ算子的图像边缘检测方法?１１５? 图１不同边缘检测算法仿真结果 图２Ｃａｎｎｙ算子和本研究算子仿真比较 ４结束语 本研究在分析原ＬＯＧ算子的基础上，提出了一种改进的ＬＯＧ算子，该算子通过引入并计算不同方向极坐标参数的方法，实现图像边缘点的检测，不需要考虑高斯系数盯具体取值对图像处理结果的影响，在实际应用中能对边缘和噪声做出合理的取舍，根据具体的图像自动获得图像边缘点。研究结果表明，所提算法对图像进行检测时，边缘细节明显，伪边缘相对较少，取得了理想的检测效果。且该算法较Ｐｒｅｗｉｔｔ算子、Ｃａｎｎｙ算子¨驯等算法均具有明显的优越性。 参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）： ［１］赵景秀，韩君君，王菁，等．一种改进的ＬＯＧ图像边缘检测方法［Ｊ］．计算技术与自动化，２００９，２８（３）：７４—７７．［２］孙先达，黄其坤，王璞瑁．Ｃａｎｎｙ算法在岩心图像边缘检测中的应用［Ｊ］．长江大学学报，２００９，６（２）：２６８—２７０．［３］ＣＨＥＮＮａｉ－ｊｉａｎ，ＷＡＮＧＳｕｎ—ａ１１．ＡｎＩｍａｇｅＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＳｍａｌｌ??ＷｏｒｌｄＰｈｅｎｏｍ－? ｅｎｏｎ［Ｃ］／／２００８３ｒｄＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＯｆｆＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｌｅｃ． ｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８：２２７２—２２７７． ［４］ＺＨＯＵＮｉｎｇ－ｎｉｎｇ，ＺＨＡＯＺｈｅｎｇ—ＸＵ，ＨＯＮＧＬｏｎｇ，ｅｔａ１．ＡＮｅｗＩｍａｇｅＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄ０１３．Ｍｅａｓｕｒｉｎｇｏｆ ＭｅｄｉｕｍＴｒｕｔｈＳｃａｌｅ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆ２００８ＩＥＥＥＩｎｔｅｒ－ ｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇ，ＳｅｎｓｉｎｇａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ， ＩＣＮＳＣ，２００８：６９８—７０３． ［５】张永亮，刘安心．基于Ｐｒｅｗｉｔｔ算子的计算机数字图像边缘检测改进算法［Ｊ］．解放军理工大学学报，２００５，６（１）： ４４—４６． ［６］ＣＨＥＮＹｕ，ＹＡＮＺｈｕａｎｇ—ｚｈｉ．ＡＣｅｌｌｕｌａｒＡｕｔｏｍａｔｉｃＭｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＩｍａｇｅｓ［Ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ ４ｔｈｉｎｔｃｍａｔｉｏｎａｌｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｉｎｇ：Ａｄ— ｖａｎｃｅｄＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｈｅｏｒｉｅｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００８：９３５—９４２． ［７］吴镇扬，周琳．数字信号与图像处理［Ｍ］．北京：高等教育ｆ｛｛版社，２００６． ［８］田自君，刘艺．基于ＬＯＧ算子边缘检测的图像二值化处理［Ｊ］．中国测试技术，２００７，３３（６）：１０９一１１１． ［９］［美］ＰＲＡＴＹＷＫ．数字图像处理［Ｍ］．邓鲁华，张延恒，译．北京：机械１二业出版社，２００５． ［１０］ＳＨＡＮＫＡＲＮＧ，ＲＡＶＩＮ，ＺＨＯＮＧＺＷ．Ａｒｅａｌ．ｔｉｍｅ ｐｒｉｎｔ－ｄｅｆｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｆｏｒｗｅｂｏｆｆｓｅｔｐｒｉｎｔｉｎｇ［Ｊ］． Ｍｅ嬲ｕ咖ｅｎｔ，２００９，４２（５）：６４５—６５２． ［编辑：张翔］万方数据
非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术
MATLAB数字图像处理 1 概述 BW=dither(I)灰度转成二值图； X=dither(RGB,map)RGB转成灰度图，用户需要提供一个Colormap； [X,map]=gray2ind(I,n)灰度到索引； [X,map]=gray2ind(BW,n)二值图到索引，map可由gray(n)产生。灰度图n默认64，二值图默认2； X=graylice(I,n)灰度图到索引图，门限1/n,2/n,…,(n-1)/n，X=graylice(I,v)给定门限向量v； BW=im2bw(I,level)灰度图I到二值图； BW=im2bw(X,map,level)索引图X到二值图；level是阈值门限，超过像素为1，其余置0，level在[0,1]之间。 BW=im2bw(RGB,level)RGB到二值图； I=ind2gray(X,map)索引图到灰度图； RGB=ind2rgb(X,map)索引图到RGB； I=rgb2gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.1 图像的读写 MATLAB支持的图像格式有bmp,gif,ico,jpg,png,cur，pcx,xwd和tif。 读取（imread）： [1] A=imread(filename,fmt) [2] [X,map]=imread(filename,fmt) [3] […]=imread(filename) [4] […]=imread(URL,…) 说明：filename是图像文件名，如果不在搜索路径下应是图像的全路径，fmt是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGB)；第二个读入索引图，map 为索引图对应的Colormap,即其相关联的颜色映射表，若不是索引图则map为空。URL表示引自Internet URL中的图像。 写入（imwrite）： [1] R=imwrite(A,filename,fmt); [2] R=imwrite(X,map,filename,fmt); [3] R=imwrite(…,filename); [4] R=imwrite(…,Param1,V al1,Param2,Val2) 说明：针对第四个，该语句用于指定HDF,JPEG,PBM,PGM,PNG,PPM,TIFF等类型输出文件的不同参数。例如HDF的Quality,Compression,WriteMode;JPEG的BitDepth，Comment:Empty or not，Mode:lossy or lossless，Quality等。 2.2 图像的显示 方法1：使用Image Viewer(图像浏览器)，即运用imview函数。 同时显示多帧图像的所有帧，可用到montage函数。
灰度共生矩阵算法
图像理解与分析中灰度共生矩阵算法1 作者：冰封蓝羽 2006-04-11 16:49:54 标签： 图像理解与分析中 灰度共生矩阵算法 周一早上图像理解与分析课上，朱启疆老师讲了灰度共生矩阵算法，回去后我编程实现了这个算法。 内容如下： 共有matrix.cpp d_matrix.h d_exept.h mat.txt四个文件 //matrix.cpp /* Visual C++ 6.0 matrix designed by bfly */ #include
template
图像的灰度共生矩阵
圖像的灰度共生矩陣 Gray-level co-occurrence matrix from an image 圖像的灰度共生矩陣 灰度共生矩陣是像素距離和角度的矩陣函數，它通過計算圖像中一定距離和一定方向的兩點灰度之間的相關性，來反映圖像在方向、間隔、變化幅度及快慢上的綜合信息。 使用方法： glcm = graycomatrix(I) glcms = graycomatrix(I,param1,val1,param2,val2,...) [glcms,SI] = graycomatrix(...) 描述： glcms = graycomatrix(I) 產生圖像I的灰度共生矩陣GLCM。它是通過計算兩灰度值在圖像I 中水平相鄰的次數而得到的(也不必是水平相鄰的次數，這一參數是可調的，可能通過Offsets來進行調整，比如[0 D]代表是水平方向，[-D D]代表是右上角45度方向，[-D 0]代表是豎直方向，即90度方向，而[-D -D]則代表是左上角，即135度方向），GLCM中的每一個元素（i,j）代表灰度i與灰度j在圖像中水平相鄰的次數。 因為動態地求取圖像的GLCM區間代價過高，我們便首先將灰度值轉換到I的灰度區間裡。如果I是一個二值圖像，那麼灰度共生矩陣就將圖像轉換到兩級。如果I是一個灰度圖像，那將轉換到8級。灰度的級數決定了GLCM的大小尺寸。你可以通過設定參數「NumLevels」來指定灰度的級數，還可以通過設置「GrayLimits"參數來設置灰度共生矩陣的轉換方式。 下圖顯示了如何求解灰度共生矩陣，以（1，1）點為例，GLCM（1，1）值為1說明只有一對灰度為1的像素水平相鄰。GLCM（1，2）值為2，是因為有兩對灰度為1和2的像素水平相鄰。
LOG算子实验报告
实习5 对下图施加高斯噪声，采用LoG 算子对含噪声的图象实施边缘分割，找出该图象的最佳边缘。 原理： 1，图象工程的基本内容: （1）图像处理的重要任务就是对图像中的对象进行分析和理解。 （2）图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。 （3）图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对原始客观场景的解释，从而指导和规划行动。 在对图像处理的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分常称为目标或对象，它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同，即在一幅图像中把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。图像分割就是指把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术。 图像分割可借助集合概念用如下方法定义： 令集合R 代表整个图像区域，对R 的分割可看做将R 分成若干个满足以下5个条件的非空的子集(子区域)R1，R2，…，Rn(其中P(Ri)是对所有在集合Ri 中元素的逻辑谓词，?是空集)： ②对所有的i 和j ，i ≠j ，有Ri ∩Rj ＝ ? ③对i ＝1，2，…，n ，有P(Ri)＝TRUE ； ④对i ≠j ，有P(Ri ∪Rj)＝FALSE ； ⑤对i ＝1，2，…，n ，Ri 是连通的区域。 条件①指出对一幅图像的分割结果中全部区域的总和(并集)应能包括图像的所有像素(即原图像)；条件②指出分割结果中各个区域是互不重叠的，或者说在分割结果中一个像素不能同时属于两个区域； 条件③指出属于同一个区域的像素应该具有某些相同特性；条件④指出分割结果中属于不同区域的像素应该具有一些不同的特性；条件⑤要求分割结果中同一个区域内的任意两个像素在该区域内互相连通，或者说分割得到的区域是一个连通成分。 图像的分割有很多种类，边缘分割也有很多种类，LoG 算子是其中一类 由于在成像时，一个给定像素所对应的场景点，它的周围点对该点的贡献的光强大小呈正态分布，所以平滑函数应能反映不同远近的周围点对给定像素具有不同的平滑作用，因此，平滑函数采用正态分布的高斯函数，即 式中，s 是方差。 用h(x ，y)对图像f(x ，y)的平滑可表示为 g(x ，y)＝h(x ，y)*f(x ，y) 22 22e ),(σy x y x h +-=
灰度图像的ASCII图像生成
课程设计实验报告 设计题目：灰度图像的ASCII图像生成 学院：电子工程学院 专业：电子信息工程 班级： 学号： 姓名： 电子邮件： 日期： 2013 年 9 月 成绩： 指导教师：
电子工程学院 课程设计任务书 学生姓名指导教师邓成 学生学号专业电子工程学院 题目灰度图像的ASCII图像生成 一．设计概述 1.课程设计题目：灰度图像的ASCII图像生成 2.相关知识: 灰度图像:一幅完整的图像，是由红色绿色蓝色三个通道组成的。红色、绿色、蓝色三个通道的缩览图都是以灰度显示的。用不同的灰度色阶来表示“红，绿，兰”在图像中的比重。通道中的纯白，代表了该色光在此处为最高亮度，亮度级别是255。通道是整个Photoshop显示图像的基础。色彩的变动，实际上就是间接在对通道灰度图进行调整。通道是Photoshop处理图像的核心部分，所有的色彩调整工具都是围绕在这个核心周围使用的在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色；灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。但是，在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像，在另外一些文章中又等同于黑白图像 ASCII 字符图”这一术语指的是图像的文本表示形式，即使用等宽字体字符（如Courier New 字符）的网格来绘制图像 3设计思路: 将图像内容用ASCII码显示出来主要就是用不同的字符表示灰度，以此来区分不同的灰度值达到将内容可视化的目的，这个道理很简单，实现起来其实也不难，如果是直接输入到控制台或者txt文件的则比较简单，主要是需要设置一下字体的宽高，最好是正方形的，否则看起来会比较别扭。下面一个是将lena缩放到100*100之后在控制台窗口直接显示的截图，采用的字符是标点，字体设置的宽
灰度共生矩阵
灰度共生矩阵(GLCM) 共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。 一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析图象的局部模式和它们排列规则的基础。 设f(x,y)为一幅二维数字图象，其大小为M× N ,灰度级别为Ng,则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为 P(i,j)=# {(x1,y1),(x2,y2) ∈M×N ∣ f(x1,y1)=i,f(x2,y2)=j } 其中#(x)表示集合X中的元素个数，显然P为Ng×Ng的矩阵，若(x1,y1)与 (x2,y2)间距离为d,两者与坐标横轴的夹角为θ,则可以得到各种间距及角度的灰度共生矩阵P(i,j,d,。) 纹理特征提取的一种有效方法是以灰度级的空间相关矩阵即共生矩阵为基础的，因为图像中相距(ΔχΔy的两个灰度像素同时出现的联合频率分布可以用灰度共生矩阵来表示。若将图像的灰度级定为N级，那么共生矩阵为NXN矩阵，可表示为M(?X' Δy)(h,k)，其中位于(h,k)的元素mhk的值表示一个灰度为h而另一个灰度为k的两个相距为(ΔχΔy的像素对出现的次数。 对粗纹理的区域，其灰度共生矩阵的mhk值较集中于主对角线附近。因为对于粗纹理，像素对趋于具有相同的灰度。而对于细纹理的区域，其灰度共生矩阵中的mhk值则散布在各处。 为了能更直观地以共生矩阵描述纹理状况，从共生矩阵导出一些反映矩阵状况的参数，典型的有以下几种： (1)能量：是灰度共生矩阵元素值的平方和，所以也称能量，反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。如果共生矩阵的所有值均相等，则ASM值小；相反，
彩色图像的灰度化处理
第1章绪论 1.1数字图像 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用计算机或数字电路存储和处理的图像。 像素（或像元，Pixel）是数字图像的基本元素，像素是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的。每个像素具有整数行（高）和列（宽）位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。 通常，像素在计算机中保存为二维整数数阻的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。数字图像可以许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机、seismographic profiling、airborne radar等等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。 1.2设计平台 本次设计采用的平台是MATLAB 7.0。MATLAB编程语言被业界称为第四代计算机语言，它允许按照数学推导的习惯编写程序。MATLAB7.0的工作环境包括当前工作窗口、命令历史记录窗口、命令控制窗口、图形处理窗口、当前路径选择菜单、程序编辑器、变量查看器、模型编辑器、GUI编辑器以及丰富的函数库和MATLAB附带的大量M文件。 MATLAB是由美国Math Works公司生产的一个为科学和工程计算专门设计的交互式大型软件，是一个可以完成各种计算和数据处理的、可视化的、强大的计算工具。它集图示和精确计算于一身，在应用数学、物理、化工、机电工程、医药、金融和其他需要进行复杂计算的领域得到了广泛应用。MATLAB作为一种科学计算的高级语言之所以受欢迎，就是因为它有丰富的函数资源和工具箱资源，编程人员可以根据自己的需要选择函数，而无需再去编写大量繁琐的程序代码，从而减轻了编程人员的工作负担，被称为第四代编程语言。 在MATLAB设计环境中，图像处理工具箱提供一套全方位的参照标准算法
log算子 和dog 算子
log算子和dog 算子 背景引言 在博文差分近似图像导数算子之Laplace算子中，我们提到Laplace算子对通过图像进行操作实现边缘检测的时，对离散点和噪声比较敏感。于是，首先对图像进行高斯暖卷积滤波进行降噪处理，再采用Laplace算子进行边缘检测，就可以提高算子对噪声和离散点的Robust, 这一个过程中Laplacian of Gaussian(LOG)算子就诞生了。本节主要介绍LOG算子基本理论数学分析比较多些，最后，贴出用Mathcad软件实现的LOG代码。 基本理论 高斯卷积函数定义为： 而原始图像与高斯卷积定义为： 因为： 所以Laplacian of Gaussian(LOG)可以通过先对高斯函数进行偏导操作，然后进行卷积求解。公式表示为： 和 因此，我们可以LOG核函数定义为：
高斯函数和一级、二阶导数如下图所示： Laplacian of Gaussian计算可以利用高斯差分来近似，其中差分是由两个高斯滤波与不同变量的卷积结果求得的 从两个平平滑算子的差分得出的是二阶边缘检测，反直观。近似计算可能如下图所示。图中一维空间，不同变量的两个高斯分布相减形成一个一维算子
参考代码 计算LOG算子模板系数的式(4.27)实现如下代码： 此函数包括一个正规函数，它确保模板系数的总和为1. 以便在均匀亮度区域不会检测到边缘。 参考资料 [1] Laplacian of Gaussian https://www.wendangku.net/doc/e03020106.html,/e161/lectures/gradient/node9.html. [2] Rafael C.Gonzalez, RechardE.Woods at. el , "Digital Image Processing Using MatLab (Second Editon)",Gatesamark Publishing. 关于Image Engineering & Computer Vision的更多讨论与交流，敬请关注本博和新浪微博 songzi_tea DOG算子 分类：【Computer Vision】2013-11-10 15:06 352人阅读评论(0) 收藏举报
log算子边缘检测6
基于双边滤波的LOG边缘检测算法 摘要：传统LOG边缘检测算法采用高斯函数滤波时，尽管抑制了噪声，但同时也损坏了部分低强度边缘。针对这一问题，本文提出了结合双边滤波的LOG边缘检测算法，首先采用双边滤波来替代传统LOG算子中的高斯滤波，然后计算平滑后图像的拉普拉斯，最后提取运算后的零交叉点作为图像的边缘。实验表明，改进后的LOG算法能有效抑制噪声，较好地保护边缘，提高了检测精度，减少伪边缘数，相对传统LOG算法具有更好的检测效果。 关键字：LOG算子；双边滤波；边缘保护；边缘检测 1.引言 边缘是指图像局部强度变化最显著的部分，反映了图像中物体最基本的特征，是对图像进行分割、理解以及检索的重要依据。边缘检测一直是图像处理中的热点和难点[]1。 由于数字图像中可能包含不同程度的噪声,使得边缘检测在图像处理中比较困难。经典的边缘检测算子，如Robert、Prewitt、Sobel等[]2，简单、易于实现，但对噪声敏感、抗干扰性能差。Marr边缘检测算法[]3克服了一般微分运算对噪声敏感的缺点，利用能够反映人眼视觉特性的LOG算子对图像的边缘进行检测。该方法在图像边缘检测中具有一定的优势，然而在实际应用中，边缘检测算法仍然存在着一定的问题。比如尺度因子无法自适应调整、模板的尺寸对检测结果影响比较大、零穿越结果无法区分像素反差的大小等。使得噪声对图像仍有较大的影响，众多学者对其进行了研究。杨振亚等人[]4针对LOG算子的缺陷，提出了选择性平滑方式清除图像中的椒盐噪声；提出了依据图像灰度的一阶导数极大值和二阶导数零穿相结合的边缘检测方法,抑制了图像中的大部分其它噪声,并保持了边缘定位精度；还通过用图像灰度共生矩阵的惯性矩特征值，自适应调整高斯空间系数和边缘检测阈值,实现了图像边缘的自动提取。李小红等人[]5分析LOG滤波器边缘检测方法及多尺度特性的理论基础上,提出了一种LOG边缘检测的改进算法。该算法对滤波后的梯度图像选取一个阈值T以提高边缘检测的精度。杨东华等人[6]根据实际应用中LOG模板的设计要求,提出了不等间隔采样和
灰度共生矩阵VC++实现
////////////////////////////////////////////////////////////////////// // GrayShow.cpp: implementation of the CGrayShow class. // 灰灰灰灰灰灰灰灰灰灰 // ////////////////////////////////////////////////////////////////////// #include "stdafx.h" #include "GrayShow.h" #include "math.h" #ifdef _DEBUG #undef THIS_FILE static char THIS_FILE[]=__FILE__; #define new DEBUG_NEW #endif ////////////////////////////////////////////////////////////////////// // Construction/Destruction ////////////////////////////////////////////////////////////////////// CGrayShow::CGrayShow() { PMatrixRD = NULL; //45灰度度度度灰灰灰灰灰灰 PMatrixLD = NULL; //135灰度度度度灰灰灰灰灰灰 PMatrixV = NULL; //90灰度度度度灰灰灰灰灰灰 PMatrixH = NULL; //0灰度度度度灰灰灰灰灰灰 // ImageArray = NULL; //原原度原原原原原原 //m_tOriPixelArray = NULL;//原原原原原原 //m_tResPixelArray = NULL;//参参原原原原 // m_dib = new CDib(); distance = 5; FilterWindowWidth = 16; GrayLayerNum = 16; //初原初初初8个灰灰个，可可可可 //这这灰灰灰灰这初GrayLayerNum×GrayLayerNum PMatrixH = new int[GrayLayerNum*GrayLayerNum]; PMatrixLD= new int[GrayLayerNum*GrayLayerNum]; PMatrixRD= new int[GrayLayerNum*GrayLayerNum]; PMatrixV = new int[GrayLayerNum*GrayLayerNum]; // for(i=0; i 灰度共生矩阵 概念： 像素灰度在空间位置上的反复出现形成图像的纹理，GLCM是描述具有某种空间位置关系两个像素灰度的联合分布 含义： 就是两个像素灰度的联合直方图，是一种二阶统计量 就是两个像素点的关系。像素关系可以根据不同的纹理特性进行选择，也就是的大小可以自由选 像素的空间位置关系： 取。对于较细的纹理分析可以取像素间距为1，是水平扫描；是垂直扫描；是45度扫描；是 135度扫描（原博文有错误）。一旦位置空间确定，就可以生成灰度共生矩阵。 矩阵的物理意义： 用表示灰度共生矩阵，它是一个的矩阵（L为灰度级，就是一幅图中包含的不同灰度或者颜色的个数），是具有空间位置关系且灰度分别为i 和j的两个像素出现的次数或频率（归一化） 例如：下图是某纹理像素的放大，和对应的像素灰度矩阵 此图像只有三种灰度，故灰度级为3，灰度共生矩阵是一个3*3的矩阵 归一化形式为 改变位置空间的定义，灰度共生矩阵相应地改变： 归一化形式为： 矩阵的特征量： 从灰度共生矩阵上可以简单的看出，如果对角附近的元素有较大的值，说明图像的像素具有相似的像素值，如果偏离对角线的元素会有比较大的值，说明像素灰度在局部有较大变化。为了得到更多的纹理特征，我们还需要在进行计算： 对比度）（或反差）（contrast）： 纹理沟纹越深，其对比度越大，视觉效果越清晰；反之，对比度小，则沟纹浅，效果模糊。灰度差即对比度大的象素对越多，这个值越大。灰度公生矩阵中远离对角线的元素值越大，con越大。所以con越大图像越清晰 相关度（inverse different moment）： 度量空间灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度，因此，相关值大小反映了图像中局部灰度相关性。当矩阵元素值均匀相等时，相关值就大;相反，如果矩阵像元值相差很大则相关值小。 实验二图像处理和图像文件格式转换 图形图像作为一种视觉媒体，很久以前就已成为人类信息传输、思想表达的重要方式之一。计算机图形技术实际上是绘画技术与计算机技术相结合而形成的。在计算机出现以前，图像处理主要是依靠光学、照相、像片处理和视频信号处理等模拟的处理。随着多媒体计算机的产生与发展，数字图像代替了传统的模拟图像技术，形成了独立的“数字图像处理技术”。多媒体技术借助数字图像处理技术得到迅猛发展，同时又为数字图像处理技术的应用开拓了更为广阔的前景。 图像又有静态和动态之分，在此我们主要介绍静态图像处理。用于静态图像处理的软件有很多,常见的有Photoshop、PhotoStyler、PaintBrush、Corel Draw等等。其中Photoshop以其直观的界面，全面的功能成为最流行的图像处理软件，是我们学习的首选软件。 一、实验目的和要求 1．学会使用PHOTOWORKS进行简单的照片处理。 2．学会使用PHOTOSHOP的以下功能。 1）用选择工具等选取工具选取图像区域 2）学会运用图层选项 3）学会制作立体效果，添加阴影 4）掌握制作艺术字的途径和方法 5）了解如何存储图像并将其压缩为所需格式。 二、PHOTOWORK预备知识 1．载入文件： PHOTOWORKS 的运行界面如下。 使用“打开文件”或“打开目录”命令，打开需要处理的图片 2．调整尺寸 调整长轴的长度（建议800象素或1024象素），图片会按比例缩小成设置的大小 3．调整输出质量，将画质设置成60%~80%不等，文件大小会发生变化 三、PHOTOSHOP预备知识 1.Photoshop的窗口组成 Photoshop的窗口由标题栏、菜单栏、工具箱、工作窗口、控制面板、状态栏等六部分组成，如图2.1所示。 工具箱中存放着各种编辑工具，使用方便。控制面板的主要作用是辅助工具栏，更改工具的设置。一些对图层、通道、历史纪录的操作也要在此完成。在菜单栏里的窗口选项中可以设置此栏中各项的显示与否，也可用鼠标拖动控制面板中的选项，按自己的习惯组合控制面板。状态栏则是用来显示当前图像的有关状态及一些简要说明和提示。 图2.1 Photoshop的窗口 2．工具箱的使用 Photoshop的基本工具存放在工具箱中,一般置于Photoshop界面的左侧。当工具的图标右 1 引言 图像识别是随计算机的发展而兴起的一门学科，现已渗透各个领域。如生物学中的色体特性研究；天文学中的望远镜图像分析；医学中的心电图分析、脑电图分析、医学图像分析；军事领域中的航空摄像分析、雷达和声纳信号检测和分类、自动目标识别等等。 当前，对图像分类识别的常用方法是先提取图像特征，再进行特征值的归类。图像特征包括几何特征、形状特征、颜色特征、纹理特征等等。本文主要针对图像的纹理特征进行提取、分析，最后实现具有显著纹理特性的图像的分类识别。 2 图像的纹理特征 纹理是景物的一个重要特征。通常认为纹理是在图像上表现为灰度或颜色分布的某种规律性，这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点。纹理大致可分为两类：一类是规则纹理，它由明确的纹理基本元素（简称纹理基元）经有规则排列而成，常被称为人工纹理。另一类是准规则纹理，它们的纹理基元没有明确的形状，而是某种灰度或颜色的分布。这种分布在空间位置上的反复出现形成纹理，这样的重复在局部范围内往往难以体察出来，只有从整体上才能显露。这类纹理存在着局部不规则和整体规律性的特点，常被称为自然纹理。 纹理特征可用来描述对象物表面的粗糙程度和它的方向性，也可用来分析生物材料组织，或者用来进行图像分割。纹理特征提取的方法随纹理类别的不同而不同，一般，规则纹理采用结构分析方法，准规则纹理采用统计分析方法。 3 灰度共生矩阵 由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两象素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。 3.1 灰度共生矩阵生成 灰度直方图是对图像上单个象素具有某个灰度进行统计的结果，而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两象素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。 取图像(N×N)中任意一点（x，y）及偏离它的另一点（x+a，y+b），设该点对的灰度值为（g1，g2）。令点（x，y）在整个画面上移动，则会得到各种（g1，g2）。值，设灰度值的级数为，则（g1，g2）。的组合共有k2种。对于整个画面，统计出每一种（g1，g2）值出现的次数，然后排列成一个方阵，在用（g1，g2）出现的总次数将它们归一化为出现的概率P（g1，g2），这样的方阵称为灰度共生矩阵。距离差分值（a，b）取不同的数值组合，可以得到不同情况下的联合概率矩阵。（a，b）取值要根据纹理周期分布的特性来选择，对于较细的纹理，选取（1，0）、（1，1）、（2，0）等小的差分值。 当a=1，b=0时，像素对是水平的，即0度扫描；当a=1，b=0 时，像素对是垂直的，即90度扫描；当a=1，b=1时，像素对是右对角线的，即45度扫描；当a=-1，b=-1时，像素对是左对角线，即135度扫描。 这样，两个象素灰度级同时发生的概率，就将（x，y）的空间坐标转化为“灰度对” （g1，g2）的描述，形成了灰度共生矩阵。 实验中对灰度共生矩阵进行了如下的归一化： 灰度-梯度共生矩阵数字特征的研究 0引言 灰度共生矩阵概念最早由Haralick 于1973年提出，在1992年Ohanian P . P .通过实验证明了基于灰度共生矩阵的统计特征的有效性。洪继光于1984年在灰度共生矩阵的基础上提出了灰度-梯度共生矩阵[1]，并应用该模型上的15个特征对五类白血球样本进行了分类识别，其实验结果表明，对于像细胞核边界不清晰的图像，该方法较灰度共生矩阵的分类结果好。灰度-梯度共生矩阵模型集中反映了图像中两种最基本的信息，即像素的灰度和梯度（或边缘）的相互关系。各像素的灰度是构成一幅图像的基础，而梯度则是构成图像边缘轮廓的要素。灰度-梯度空间可以很清晰地表现图像内像素灰度与梯度的分布规律，同时也体现了各像素与其邻域像素的空间关系，对图像的纹理能很好地描绘。 1灰度-梯度共生矩阵模型 灰度-梯度共生矩阵纹理分析方法是利用图像的灰度和梯度的综合信息提取纹理特征[2]。灰度-梯度共生矩阵的元素),(y x H 定义为在归一的灰度图像),(j i F 及其归一的梯度图像),(j i G 中具有灰度值x 和梯度值y 的像素数，即在集合 {} 1,,1,0,,),(),(|),(-===N j i y j i G x j i F j i 中元素的个数。其中， ]1,0[),(],1,0[),(-∈-∈g L j i G L j i F 。 对灰度-梯度共生矩阵进行归一化处理，使其各元素之和为1。如式（1）所示： ∑∑-=-=∧ = 101 ) ,() ,(),(L x L y g y x H y x H y x H （1） 而2101 ),(N N N y x H L x L y g =?=∑∑-=-=，所以上式可以表示为式（3-2）： 2 ) ,(),(N y x H y x H = ∧ （2） 该灰度-梯度共生矩阵的原点在左上角，向右梯度值增加，向下灰度值增加。 实现用三种边缘检测算子对一幅图像提取边缘，给出结果并分析。 用sobel，log，candy三种算子对图像进行边缘提取： f=imread('E:\木子的U盘\大三的木子\第一学期\数字图像处理\xback.jpg'); f=rgb2gray(f);%将图像转化为灰度图像 [gsobel_default,ts]=edge(f,'sobel');%利用sobel算子的默认语法得到边缘图像subplot(231); imshow(gsobel_default); title('g sobel default'); [glog_default,tlog]=edge(f,'log');%利用log算子的默认语法得到边缘图像subplot(233); imshow(glog_default); title('g log default'); [gcanny_default,tc]=edge(f,'canny');%利用candy算子的默认语法得到边缘图像subplot(235); imshow(gcanny_default); title('g canny default'); gSobel_best=edge(f,'sobel',0.05);%减少不必要的细节 subplot(232); imshow(gSobel_best); title('g sobel best'); gLog_best=edge(f,'log',0.003,2.25);% subplot(234); imshow(gLog_best); title('g log best'); gCanny_best=edge(f,'canny',[0.040.10],1.5);% subplot(236); imshow(gCanny_best); title('g canny best'); MATLAB图像显示如下： 分析如下： sobel得出的结果与试图检测边缘的目标相差太远。log结果与sobel结果相比要好一些，与log默认值得出的结果相比要好很多。而candy结果也要远远好于前两种。除了检测期望的特征外，candy检测还产生了最清晰的图。 2 实现基本全局阈值处理、Otsu方法对一幅图像进行分割，给出结果并分析两种方法 图像的灰度共生矩阵收藏 Gray-level co-occurrence matrix from an image 图像的灰度共生矩阵 灰度共生矩阵是像素距离和角度的矩阵函数，它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性，来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。 使用方法： glcm = graycomatrix(I) glcms = graycomatrix(I,param1,val1,param2,val2,...) [glcms,SI] = graycomatrix(...) 描述： glcms = graycomatrix(I) 产生图像I的灰度共生矩阵GLCM。它是通过计算两灰度值在图像I 中水平相邻的次数而得到的(也不必是水平相邻的次数，这一参数是可调的，可能通过Offsets来进行调整，比如[0 D]代表是水平方向，[-D D]代表是右上角45度方向，[-D 0]代表是竖直方向，即90度方向，而[-D -D]则代表是左上角，即135度方向），GLCM中的每一个元素（i,j）代表灰度i与灰度j在图像中水平相邻的次数。 因为动态地求取图像的GLCM区间代价过高，我们便首先将灰度值转换到I的灰度区间里。如果I是一个二值图像，那么灰度共生矩阵就将图像转换到两级。如果I是一个灰度图像，那将转换到8级。灰度的级数决定了GLCM的大小尺寸。你可以通过设定参数“NumLevels”来指定灰度的级数，还可以通过设置“GrayLimits"参数来设置灰度共生矩阵的转换方式。 下图显示了如何求解灰度共生矩阵，以（1，1）点为例，GLCM（1，1）值为1说明只有一对灰度为1的像素水平相邻。GLCM（1，2）值为2，是因为有两对灰度为1和2的像素水平相邻。 glcms = graycomatrix(I,param1,val1,param2,val2,...) 返回一个或多个灰度灰度共生矩阵，根据 《基础强化训练》设计报告 题目：二维灰度图象的统计分析及FFT变换处理专业班级： 学生姓名： 指导教师： 武汉理工大学信息工程学院 2010年7月17日 《基础强化训练》设计任务书 学生姓名：专业班级： 指导教师：工作单位：信息工程学院 题目: 二维灰度图象的统计分析及FFT变换处理 课程设计目的： ①较全面了解常用的数据分析与处理原理及方法； ②能够运用相关软件进行模拟分析； ③掌握基本的文献检索和文献阅读的方法； ④提高正确地撰写论文的基本能力。 课程设计内容和要求 ①采集一幅像素大于64*64黑白图像； ②常规的数学统计数据处理：计算图象各象素点灰度值得均值、标准 差、方差，并绘出灰度直方图； ③采用[FFT（傅立叶变换）]对图像进行分析 初始条件： ①MATLAB软件。 ②数字信号处理与图像处理基础知识。 时间安排： 第18周周一：安排任务 19～20周：仿真设计（鉴主13楼计算机实验室） 第20周周六：完成（答辩，提交报告，演示） 指导教师签名：年月日 系主任（或责任教师）签名：年月日 目录 摘要........................................... 错误!未定义书签。Abstract........................................ 错误!未定义书签。 1 数据采集...................................... 错误!未定义书签。 图像的选取.................................. 错误!未定义书签。 MATLAB读取方法............................. 错误!未定义书签。 编辑M文件.............................. 错误!未定义书签。 图像的读取.............................. 错误!未定义书签。 查看图像的格式.......................... 错误!未定义书签。 灰度值的获取............................ 错误!未定义书签。 2 数据统计处理.................................. 错误!未定义书签。 均值计算.................................... 错误!未定义书签。 原理介绍................................ 错误!未定义书签。 仿真结果................................ 错误!未定义书签。 标准差计算.................................. 错误!未定义书签。 原理介绍................................ 错误!未定义书签。 仿真结果................................ 错误!未定义书签。 方差计算.................................... 错误!未定义书签。 原理介绍................................ 错误!未定义书签。 仿真结果................................ 错误!未定义书签。 绘制灰度直方图.............................. 错误!未定义书签。 直方图定义.............................. 错误!未定义书签。 直方图的绘制............................ 错误!未定义书签。 3 快速傅立叶变换（FFT）......................... 错误!未定义书签。 原理介绍................................ 错误!未定义书签。 仿真结果.................................... 错误!未定义书签。灰度共生矩阵
实验二、图像处理和图像文件格式的转换
灰度共生矩阵
灰度-梯度共生矩阵数字特征的研究
实现用三种边缘检测算子对一幅图像提取边缘
图像的灰度共生矩阵
二维灰度图象的统计分析及FFT变换处理