Мова :
SWEWE Член :Ввійти |Реєстрація
Пошук
Енциклопедія співтовариство |Енциклопедія відповіді |Відправити запитання |Словник знань |Завантажити знання
Попередній 1 Наступний Вибір сторінок

Матриці суміжності

Концепція

Специфічне розуміння зображень симбіотичні матриці:

Гістограма являє собою один піксель на зображенні сірого статистичних результатів і GLCM повинен тримати певну дистанцію на два пікселя зображення кожен з яких має статус сірого статистичні дані, отримані.Вибирає зображення (N × N) в будь-якій точці (х, у), і відхилення його іншій точці (х , у б), за умови, що точка сірої значення (g1, g2). Замовити точку (х, у) на весь екран ходи, ви отримуєте різні (G1, G2) значень. Нехай ряд сірий L значення, то (g1, g2) комбінацією кольорів к. За весь екран, статистика кожної з (g1, g2) значення число входжень, і розташовані у вигляді матриці, а потім (g1, g2) загальне число з них з'являються нормована ймовірність P (g1, g2), так звані GLCM матриці. Відстань різницею балів (A, B) приймають різні комбінації значень, ви можете отримати різні обставини об'єднану матрицю ймовірностей. (Б) значення періодичної структури залежно від характеристик текстури вибір для тонкої текстури, виберіть (1,0), (1,1), (2,0), такі як невеликий диференціал.

У випадку а = 0, Ь = 1, пари пікселів є горизонтальним, тобто 0 градусів сканування, коли а = 1, B = 0, піксельні пара вертикальних або 90 градусів сканування, коли а = 1, B = 1 коли правий діагональні пари пікселів, або 45 градусів сканування, при а = 1, B = -1, пари пікселів залишається діагоналі, 135 градусів сканування.

Таким чином, два пікселя рівнів сірого ймовірність одночасного, буде (х, у) координатного простору в "сірої шкали" (g1, g2) опису формування рівня сірого матриці суміжності.

Спільне присутність матриці пікселів з двома положеннями для визначення спільної щільності ймовірності, яка відображає не тільки характеристики розподілу яскравості, але також відображає світло, що має такий же або близька до позиції пікселя між яскравістю характерне розподіл, є другим статистику порядок зміни яскравості зображення характеристиками. Це, щоб визначити набір підстави текстури особливості.

Зображення GLCM задуматися про направлення інтенсивність зображення суміжних інтервалів, змінювати величину інтегрованої інформації, то для аналізу зображення місцевих режимів і їх розташування бази правил.

Нехай F (х, у) є двовимірним цифрове зображення, його розмір M × N, сірий Ng рівні, то відповідати певним просторових відносин GLCM

P (I, J) = # {(x1, y1), (x2, y2) ∈ M × N | F (x1, y1) = I, F (x2, y2) = J}

Там, де # (х) являє собою кількість елементів у множині х, мабуть Ng × Ng P є матрицею, якщо (x1, y1) і (x2, y2) між відстанню д, кут між горизонтальною віссю координат θ, ви можете отримати всі види відстані і кута GLCM P (I, J, D, θ).

З урахуванням матриці суміжності образу сірого з певною точкою на частоту появи, відстань між точкою д, кут.

Застосування

Текстура виділення ознак Метод заснований на ефективній просторової кореляційної матриці сірого рівня матриці суміжності грунтуючись на цьому, тому що зображення відстані (DX, DY) одночасної появи двох сірих пікселів спільний розподіл частот може бути симбіотичні з сірим матриці. Якщо рівень сірого зображення рівня, як N, то суміжності матриці N × N матриця може бути виражена як M (DX, DY) (ч, к), який знаходиться в (А, к) представляє значення з елементів МХК сірий рівень сірого до ч, а інший з двох розташованих на відстані (DX, DY) кількості входжень піксель.

На грубої текстурою районів, сірого матриці суміжності значень у МХК більш зосереджені поблизу головної діагоналі. Тому що для грубої текстурою, піксель пар, як правило, мають ті ж градації. Для тонких текстурованих областей, які, в МХК значення GLCM були розкидані всюди.


Попередній 1 Наступний Вибір сторінок
Користувач Огляд
Немає коментарів
Я хочу коментувати [Відвідувач (3.91.*.*) | Ввійти ]

Мова :
| Перевірте код :


Пошук

版权申明 | 隐私权政策 | Авторське право @2018 Всесвітній енциклопедичні знання