灰度共生矩阵 毕业论文

问：基于灰度共生矩阵的纹理图像分割

1. 答：对于每个像素点，把你得到的老衡培这些特征串成一个向量拦大，然后把这些向量作为FCM的输入，对每个像素进行分类。如果定义两个类，一个是分割对象目侍唯标，另一个是背景，那么分类的结果就是图像分割的结果了。

问：如何在MATLAB下利用灰度共生矩阵提取分析遥感影像的纹理特征

1. 答：1.图像分块（纹理不可能或陆春存在于一个点里），用atrix得到每块的共生矩阵
   2.用graycoprops得到该共生矩阵的衫耐相应特征，为Contrast Correlation Energy Homogeneity
   如：
   g=graycoprops(atrix(C{i,j},'offset'悉悔,[0 D; -D D; -D 0; -D -D]));
   pg=[g.Contrast g.Correlation g.Energy g.Homogeneity];
2. 答：matlab本身有atrix和graycoprops两个函数冲并猜可用。
   mathworks的matlab central里面还有其他更高阶提供蔽毕更多特征值的函数，搜索一下就能找到。散型

问：灰度共生矩阵的概念

1. 答：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，即图像中灰度的握衡袭空间相关特性。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段兄述纹理的常用方拦衫法。