灰度共生矩阵纹理特征提取灰度共生矩阵纹理特征提取
%灰度共生矩阵纹理特征提取
%提取了三个特征参数。m为灰度均值，f1为角二阶矩，f2为相关度，f3为熵
clc
clear all
IN=imread('hj_myzoneband1.tif'); %
%IN=rgb2gray(tu); %灰度化
g=256;
[R,C]=size(IN);
for M=1:R
for N=1:C
if IN(M,N)==0
IN(M,N) = 'a';
end
end
p1=zeros(g); %计算共生矩阵
for M=...
灰度共生矩阵纹理特征提取
%灰度共生矩阵纹理特征提取
%提取了三个特征参数。m为灰度均值，f1为角二阶矩，f2为相关度，f3为熵
clc
clear all
IN=imread('hj_myzoneband1.tif'); %
%IN=rgb2gray(tu); %灰度化
g=256;
[R,C]=size(IN);
for M=1:R
for N=1:C
if IN(M,N)==0
IN(M,N) = 'a';
end
end
p1=zeros(g); %计算共生矩阵
for M=1:R
for N=1:(C-1)
p1(IN(M,N)+1,IN(M,N+1)+1)= p1(IN(M,N)+1,IN(M,N+1)+1)+1;
p1(IN(M,N+1)+1,IN(M,N)+1)= p1(IN(M,N+1)+1,IN(M,N)+1)+1;
end
end
p2=double(p1)/(M*N); %归一化
%计算灰度均值
m=mean(IN);
%计算灰度方差
[N1 N2]=size(a);
v=sum(sum((a-m).^2))/N1/N2; %计算信噪比
Sn=abs(fft2(noise)).^2; % 噪声功率谱
nA=sum(Sn(:))/prod(size(noise)); % 噪声平均功率 Sf=abs(fft2(f)).^2; % 图象功率谱
fA = sum(Sf(:))/prod(size(f)); % 图象平均功率 R=nA/fA;
%计算角二阶矩 f1
f1=p2.^2;
f1=sum(f1(:))
% 计算相关度 f2
colour=0:(g-1);
m1=sum(p2)*colour(:); m2=m1;
pp=sum(p2);
v1=((colour-m1).^2)*pp(:);
v2=v1;
[m,n]=meshgrid(colour,colour);
pp=m.*n.*p2;
f2=(sum(pp(:))-m1*m2)/(v1+eps)*(v2+eps)
%计算墒 f3
pp=(p2.*log2(p2+eps)); f3=-sum(pp(:))
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