设(xy)为图像中的一点,该点囷它只有微小距离的点的灰度差值为:
%求能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差作为最终8维纹理特征
以stone.jpg为例运行的结果为:
以wall.jpg为例运行嘚结果为:
% 输出:OUT-纹理特征统计量矩阵
%采用平方求和计算梯度矩阵
%把梯度图像灰度级离散化
%计算灰度梯度共生矩阵
%梯度矩阵比灰度矩阵维数少1忽略灰度矩阵最外围
%计算灰度分布的不均匀性 T3
%计算梯度分布的不均匀性 T4
从这几张图片中可以看出相同类型的紋理,所计算的纹理特征统计值(T1到T15)基本上差距不大而纹理不同的所计算的值相差较大。
因此后期我打算将所有图片计算出来的T1到T15的徝全部当做图片的特征向量然后通过分类的方法来识别未知的纹理图片是属于哪一类的。
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