paper 131：【映像演算法】映像特徵：GLCM【轉載】

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一 原理

1 概念：GLCM，即灰階共生矩陣，GLCM是一個L*L方陣，L為源映像的灰階級

2 含義：描述的是具有某種空間位置關係的兩個像素的聯合分布，可看成兩個像素灰階對的聯合長條圖，是一種二階統計

3 常用的空間位置關係：有四種，垂直、水平、正負45°

4 常用的GLCM特徵特徵：

（1）能量：  是灰階共生矩陣元素值的平方和，所以也稱能量，反映了映像灰階分布均勻程度和紋理粗細度。
　　　　　　如果共生矩陣的所有值均相等，則ASM值小；相反，如果其中一些值大而其它值小，則ASM值大。
　　　　　　當共生矩陣中元素集中分布時，此時ASM值大。ASM值大表明一種較均一和規則變化的紋理模式。
（2）對比：反映了映像的清晰度和紋理溝紋深淺的程度。紋理溝紋越深，其對比越大，視覺效果越清晰；
　　　　　　反之，對比小，則溝紋淺，效果模糊。灰階差即對比大的象素對越多，這個值越大。
　　　　　　灰階公生矩陣中遠離對角線的元素值越大，CON越大。
（3）相關：  它度量空間灰階共生矩陣元素在行或列方向上的相似程度，因此，相關值大小反映了映像中局部灰階相關性。
　　　　　　當矩陣元素值均勻相等時，相關值就大;相反，如果矩陣像元值相差很大則相關值小。如果映像中有水平方向紋理，
　　　　　　則水平方向矩陣的COR大於其餘矩陣的COR值。
（4）熵：  是映像所具有的資訊量的度量，紋理資訊也屬於映像的資訊，是一個隨機性的度量，當共生矩陣中所有元素有最大的隨機性、
　　　　　　空間共生矩陣中所有值幾乎相等時，共生矩陣中元素分散分布時，熵較大。它表示了映像中紋理的非均勻程度或複雜程度。
（5）逆差距：反映映像紋理的同質性，度量映像紋理局部變化的多少。其值大則說明映像紋理的不同地區間缺少變化，局部非常均勻。

5 原理理解：

假設衣服映像的紋理矩陣P如下：

P = [ 0 1 2 0 1 2 
   1 2 0 1 2 0
   2 0 1 2 0 1
   0 1 2 0 1 2
   1 2 0 1 2 0
   2 0 1 2 0 1
 ]

①相距為1(第一個參數)，位置方向為0°第二個參數)的GLCM矩陣如下：

[ 0 10 10  

  10 0 10 

  10 10 0  

]

//解析：因為P中灰階級為3，故GLCM為3*3方陣

 

②相距為1(第一個參數)，位置方向為正負45°第二個參數)的GLCM矩陣如下：

 

 [ 16  0  0
    0  16  0 
    0   0  18
]

 

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二 結果

 映像(lenna)：

另附：關於lenna，風靡映像界這張映像，源原軼事：http://www.cs.cmu.edu/~chuck/lennapg/ ^_^

單個 GLCM以及4個方向的均值、方差GLCM特徵：

 

 

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三 源碼

類標頭檔：

 

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類源檔案-1：初始化和資源釋放

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類源檔案-2：計算紋理特徵

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類源檔案-3：計算共生矩陣

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 類源檔案-4：計算GLCM特徵 

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類源檔案-5：計算GLCM特徵均值和方差 

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說明：

參考了 《VisualC＋＋數位影像模式識別技術詳解》、《數位影像處理與機器視覺-VisualC＋＋與Matlab實現》等書，此類為本文作者原創，可直接調用，轉載/引用請註明出處。

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四 參考資料

 

GLCM Texture Tutorial

Gray-level Co-occurrence Matrix(灰階共生矩陣) _ 丕子

灰階共生矩陣 - tyut - 部落格園

使用OpenCv的cvGLCM報錯

灰階共發矩陣專題_百度文庫

灰階共生矩陣VC++實現_百度文庫

映像的灰階共生矩陣_百度文庫

灰階共生矩陣_百度文庫

提取共生矩陣特徵 - wqvbjhc的專欄 - CSDN部落格

基於灰階共生矩陣的紋理特徵提取 - docin.com豆丁網

基於灰階共生矩陣的映像分割方法研究_百度文庫

一個使用GLCM的例子.(修改了CvTexture的bug）

《VisualC＋＋數位影像模式識別技術詳解》

《數位影像處理與機器視覺-VisualC＋＋與Matlab實現》

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Author:         SKySeraph

 

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