用ENVI软件怎么计算纹理特征值？怎么提取纹理特征？这两部分的具体步骤是？

Posted 2023-03-29

ENVI->Filter->Texture->occurrence ->measures
打开了一个对话框，open按钮选择要处理的图像。加载图像后点击OK
又出现了一个对话框。选择计算纹理参数类型。有均值，协方差，熵，等等。
我的理解计算纹理特征值和提取纹理特征值没啥区别，有问题请补充，一起讨论。追问

计算出来也是一个图像啊。那怎么看它的纹理特征值？

追答

你说的很对，计算出来的是图像。envi计算完之后自动将结果（图像）加载到Available Band List中，你想看那个图像双击就能打开。如果想看统计值，在Available Band List中右击某图像，点击Quick stats 即可。

参考技术A ENVI->Filter->Texture->occurrence ->measures
打开了一个对话框，open按钮选择要处理的图像。加载图像后点击OK
又出现了一个对话框。选择计算纹理参数类型。有均值，协方差，熵，等等。

结果是图像，你在ENVI统计一下，图像的均值就是该图像的那个参数的值。

例如 信息熵的图像 快速统计之后 的均值就是 信息熵数值 参考技术B

ENVI里面没有现成的。主要的纹理提取方法

关于灰度共生矩阵对纹理图像进行分割的问题

利用matlab对图像进行纹理分割 用灰度共生矩阵对图像进行纹理特征提取，得到用于描述纹理的特征值，比如有熵、角二阶矩（能量）、相关度、对比度等，提取4个方向（0、45、90、135)的4个4维矩阵，用这四个矩阵怎么对图像进行纹理分割？我指的是用这个几个特征值分割而不是用FCM、K-means这些聚类法.......
还是先给图像分块，在每个块上用窗口分割？？
请纹理分割的大神指教 ，谢谢

基于灰度共生矩阵的图像分割方法研究
时间：2009-12-16 11:13:13 来源：电子科技 作者：宁顺刚，白万民，喻 钧 西安工业大学计算机科学与工
程学院
所谓图像分割就是指把图像分成各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程。它是数字图像处理中的关键技术之一，是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。目前图像分割方面现有的算法非常多，将它们进行分类的方法也提出了不少。一般分为3类：(1)阈值分割；(2)边缘检测；(3)区域提取。但还没有一种方法能普遍适用于各种图像。因此，对于图像分割的研究还在不断深人之中，也是目前图像处理中研究的热点之一。随着科技的发展进步，图像处理在军事中的运用也越来越广泛，这主要集中在迷彩设计这方面。而现在军事上的伪装迷彩是现代高技术战争中隐藏武器装备、保存自我的重要手段，也是消灭敌人的需要。因此对于迷彩的设计研究也一直都是各国的热门话题。文中主要以某山地航拍图为研究对像，对其进行背景分析然后再实现图像分割，为后期迷彩设计做准备。由于该山地背景纹理特征明显，故利用纹理分析对其进行背景分析，而灰度共生矩阵是纹理分析方法中最常用的一种方法。文中采用灰度共生矩阵方法对该图像进行分割研究。

1 灰度共生矩阵
灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Ma-trix，GLCM)是图像纹理分析方法中的一种，它反映不同像素相对位置的空间信息，在一定程度上反映了纹理图像中各灰度级在空间上的分布特性，是纹理分析领域中最经常采用的特征之一。灰度共生矩阵是图像灰度变化的二阶统计度量，也是描述纹理结构性质特征的基本函数，它统计了两个像素点位置的联合概率分布。设S为目标区域R中具有特定空间联系的像素对的集合，则共生矩阵P可定义为

式(1)等号右边的分子是具有某种空间关系、灰度值分别为i，j的像素对的个数，分母为像素对的总和个数(#代表数量)，这样得到的P是归一化的。
对于一幅图像Gf(i，j)，大小N×N，包含像素(动态范围为G)的灰度级为0，1，…，G-1，它的灰度共生矩阵是一个二维矩阵C(i，J)，每个矩阵元素表示在某一距离d和角度θ强度i和j联合出现的概率。因此，根据不同的d和θ值，这里可能存在多个共生矩阵。但在实际应用中，往往适当的选取d，而θ一般取O°，45°，90°，135，如图1所示。 参考技术A 对于每个像素点，把你得到的这些特征串成一个向量，然后把这些向量作为fcm的输入，对每个像素进行分类。如果定义两个类，一个是分割对象目标，另一个是背景，那么分类的结果就是图像分割的结果了。