主要内容
纹理分析
熵，范围和标准偏差滤波;创建灰度级的共同发生矩阵
纹理分析是指通过它们的纹理内容来表征图像中的区域。纹理分析试图量化术语所描述的直观品质，例如粗糙，光滑，柔滑或颠簸，作为像素强度的空间变化的函数。从这个意义上讲，粗糙度或肿块是指强度值或灰度级别的变化。
纹理分析用于各种应用，包括遥感，自动检查和医学图像处理。纹理分析可用于找到纹理边界，称为纹理分段。当图像中的物体更具特征的特征在于它们的纹理而不是强度，纹理分析可以有所帮助，并且不能有效地使用传统的阈值化技术。
职能
熵 |
灰度图像熵 |
entropyfilt. |
灰度图像的当地熵 |
范围 |
本地图像范围 |
stdfilt. |
图像的局部标准偏差 |
Graycomatrix. |
从图像中创建灰度级共生矩阵 |
灰胶蛋白 |
灰度共生矩阵的特性 |
话题
纹理分析可以通过使用熵，像素范围和像素标准偏差等本地统计测量来分类纹理。
GLCM基于具有在特定空间关系中排列的特定强度值的像素对的数量来表征纹理。
创建单个GLCM时，默认空间关系被定义为两个水平相邻的像素。
您可以在像素之间创建具有不同空间关系的多个GLCM，以获取有关纹理特征的其他信息。
此示例显示如何从中创建一组GLCM并从中导出统计信息。
特色例子
您还可以从以下列表中选择一个网站：
