从共现矩阵中提取纹理特征

Posted 2023-02-25

【中文标题】从共现矩阵中提取纹理特征

【英文标题】：Extracting texture features from a co-occurrence matrix

【发布时间】：2012-04-21 21:46:06

【问题描述】：

我正在尝试在 MATLAB 中为彩色图像创建基于内容的图像检索系统 (CBIR)，并使用 k-means 算法来提取我数据库中图像的特征向量。每张图片有四个簇，每个簇都有颜色（R,G,B）和位置（X,Y）的信息。

我现在正在尝试向我的集群添加纹理特征，并且需要为此使用灰度共现矩阵 (GLCM)。我知道 GLCM 只是某个灰度级出现在另一个旁边的概率的指标，并且已经为我的图像创建了 GLCM。

我不清楚如何将 GLCM 映射到原始图像（以及它的簇），因为 GLCM 谈论像素对，我希望每个 X、Y 位置都有纹理信息。如何将 GLCM 转换为像素？

【参考方案1】：

GLCM 的输出似乎是一个 T-by-T 矩阵，其中 T 是图像中不同灰度级别的数量。因此，这个矩阵的大小并不真正取决于图像的大小。该矩阵还描述了整个图像的纹理，因此将 GLCM 数据与单个像素相关联并不是特别有意义。

听起来您可以为单个集群计算 GLCM，因为这将描述该集群内的纹理？我认为graycomatrix 需要一个矩形图像，但是您可以找到每个集群的边界框并从中分别提取 GLCM。

如果您想从 GLCM 矩阵中获取一些更有意义的信息（即适合作为“特征”的信息），您可以使用返回 4 个汇总统计信息的graycoprops。