计算灰度共生矩阵(GLCM)

时间:2014-08-30 19:01:55

标签: image-processing grayscale glcm

GLCM一次考虑两个像素之间的关系,称为参考和相邻像素。基于相邻像素的选择,通常可以为图像计算4个不同的灰度共生矩阵(GLCM)。

相邻像素的选择如下。

reference pixel  |  neighbour pixel

(x,y)              (x+1, y)   the pixel to its right
(x,y)              (x+1, y+1) the pixel to its right and above
(x,y)              (x, y+1)   the pixel above
(x,y)              (x-1, y+1) the pixel to its left and above

有关GLCM的详细详细说明hereOriginal link)。

我的问题是,在计算&#34;灰度图像的灰度级共生矩阵(GLCM)时需要考虑图像像素的所有3个强度值&#34; < / EM>

例如,考虑一个2像素的图像

------------------------------------------------------------------------------------
|               [pixel1]                 |                [pixel2]                 |
|            /      |     \              |             /      |     \              |
| [intensity1] [intensity2] [intensity3] | [intensity4] [intensity5] [intensity6]  |
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在计算灰度图像的GLCM时,是否需要考虑像素的所有3个强度值?

E.g-当参考像素为(x,y)且其相邻像素为(x + 1,y)时,右边的像素

是否需要单独考虑强度等级的出现情况如下?

 [intensity1] & [intensity2]
 [intensity2] & [intensity3]
 [intensity3] & [intensity4]
 [intensity4] & [intensity5]
 [intensity5] & [intensity6]

或者我可以考虑每个像素的一个强度值,假设像素的所有3个强度值都相同如下?

[intensity1] & [intensity4]

哪种方法正确?它适用于所有4个邻居吗?

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