灰度共生矩阵的灰度共生矩阵的特征
直觉上来说,如果图像的是由具有相似灰度值的像素块构成,则灰度共生矩阵的对角元素会有比较大的值;如果图像像素灰度值在局部有变化,那么偏离对角线的元素会有比较大的值。
通常可以用一些标量来表征灰度共生矩阵的特征,令G表示灰度共生矩阵常用的特征有: 也即每个矩阵元素的平方和。
如果灰度共生矩阵中的值集中在某一块(比如对连续灰度值图像,值集中在对角线;对结构化的图像,值集中在偏离对角线的位置),则ASM有较大值,若G中的值分布较均匀(如噪声严重的图像),则ASM有较小的值。
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,如果其中一些值大而其它值小,则ASM值大。当共生矩阵中元素集中分布时,此时ASM值大。ASM值大表明一种较均一和规则变化的纹理模式。 如果灰度共生矩阵对角元素有较大值,IDM就会取较大的值。因此连续灰度的图像会有较大IDM值。
逆差矩: 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。 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。
熵是图像所具有的信息量的度量,纹理信息也属于图像的信息,是一个随机性的度量,当共生矩阵中所有元素有最大的随机性、空间共生矩阵中所有值几乎相等时,共生矩阵中元素分散分布时,熵较大。它表示了图像中纹理的非均匀程度或复杂程度。 其中
自相关反应了图像纹理的一致性。如果图像中有水平方向纹理,则水平方向矩阵的COR大于其余矩阵的COR值。它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。
最后,可以用一个向量将以上特征综合在一起。例如,当距离差分值(a,b)取四种值的时候,可以综合得到向量:
h=[ASM1, CON1, IDM1, ENT1, COR1, ..., ASM4, CON4, IDM4, ENT4, COR4]
综合后的向量就可以看做是对图像纹理的一种描述,可以进一步用来分类、识别、检索等。
2021-01-25 广告