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graycomatrix

从图像创建灰度共生矩阵

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glcm = graycomatrix(I)
glcm = graycomatrix(I,Name=Value)
[glcm,SI] = graycomatrix(___)

说明

glcm = graycomatrix(I) 从图像 I 创建灰度共生矩阵 (GLCM)。灰度共生矩阵又名灰度空间相关性矩阵。

graycomatrix 通过计算灰度级（灰度强度）值为 I 的像素与灰度级值为 j 的像素水平相邻的频率来创建 GLCM。（您可以使用 Offsets 名称-值参量指定其他像素空间关系。）glcm 中的每个元素 (i,j) 指定值为 i 的像素与值为 j 的像素水平相邻的次数。

示例

glcm = graycomatrix(I,Name=Value) 根据可选名称-值参量的值，返回一个或多个灰度共生矩阵。

示例

[glcm,SI] = graycomatrix(___) 返回缩放后的图像 SI，用于计算灰度共生矩阵。

示例

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打开实时脚本

将灰度图像读入工作区。

I = imread('circuit.tif');
imshow(I)

计算灰度图像的灰度共生矩阵 (GLCM)。默认情况下，graycomatrix 基于像素的水平接近度 [0 1] 计算 GLCM。这是与感兴趣的像素位于同一行的下一个像素。此示例指定不同的偏移量：同一列上相隔两行。

glcm = graycomatrix(I,'Offset',[2 0])
glcm = 8×8

       14205        2107         126           0           0           0           0           0
        2242       14052        3555         400           0           0           0           0
         191        3579        7341        1505          37           0           0           0
           0         683        1446        7184        1368           0           0           0
           0           7         116        1502       10256        1124           0           0
           0           0           0           2        1153        1435           0           0
           0           0           0           0           0           0           0           0
           0           0           0           0           0           0           0           0
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创建简单的 3×6 示例数组。

I = [ 1 1 5 6 8 8; 2 3 5 7 0 2; 0 2 3 5 6 7]
I = 3×6

     1     1     5     6     8     8
     2     3     5     7     0     2
     0     2     3     5     6     7

计算灰度共生矩阵 (GLCM)，并返回计算中使用的缩放图像。此示例为 GrayLimits 参数指定空括号，从而使用输入图像中的最小和最大灰度值作为限值。 

[glcm,SI] = graycomatrix(I,'NumLevels',9,'GrayLimits',[])
glcm = 9×9

     0     0     2     0     0     0     0     0     0
     0     1     0     0     0     1     0     0     0
     0     0     0     2     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0     2     0     0     0
     0     0     0     0     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0     0     2     1     0
     0     0     0     0     0     0     0     1     1
     1     0     0     0     0     0     0     0     0
     0     0     0     0     0     0     0     0     1


SI = 3×6

     2     2     6     7     9     9
     3     4     6     8     1     3
     1     3     4     6     7     8
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将灰度图像读入工作区。

I = imread('cell.tif');
imshow(I)

定义四个偏移量。

offsets = [0 1; -1 1;-1 0;-1 -1];

计算 GLCM，同时返回缩放后的图像。显示缩放图像，对数据值额外执行一次重新缩放，使之处于范围 [0, 1] 内。

[glcms,SI] = graycomatrix(I,'Offset',offsets);
imshow(rescale(SI))

注意该函数如何返回由四个 GLCM 组成的数组。

whos
  Name           Size              Bytes  Class     Attributes

  I            159x191             30369  uint8               
  SI           159x191            242952  double              
  glcms          8x8x4              2048  double              
  offsets        4x2                  64  double
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将灰度图像读入工作区。

I = imread('circuit.tif');
imshow(I)

使用 Symmetric 选项计算 GLCM，同时返回缩放图像。当您将 Symmetric 设置为 true 时创建的 GLCM 是关于其对角线对称的，等效于 Haralick (1973) 描述的 GLCM。

[glcm,SI] = graycomatrix(I,'Offset',[2 0],'Symmetric',true);
glcm
glcm = 8×8

       28410        4349         317           0           0           0           0           0
        4349       28104        7134        1083           7           0           0           0
         317        7134       14682        2951         153           0           0           0
           0        1083        2951       14368        2870           2           0           0
           0           7         153        2870       20512        2277           0           0
           0           0           0           2        2277        2870           0           0
           0           0           0           0           0           0           0           0
           0           0           0           0           0           0           0           0

显示缩放图像，对数据值额外执行一次重新缩放，使之处于范围 [0, 1] 内。

imshow(rescale(SI))

输入参数

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输入图像，指定为二维数值矩阵或二维逻辑矩阵。

名称-值参数

将可选的参量对组指定为 Name1=Value1,...,NameN=ValueN，其中 Name 是参量名称，Value 是对应的值。名称-值参量必须出现在其他参量后，但对各个参量对组的顺序没有要求。

示例: glcm = graycomatrix(I,Offset=[2 0]) 指定行偏移量为 2，列偏移量为 0。

如果使用的是 R2021a 之前的版本，请使用逗号分隔每个名称和值，并用引号将 Name 引起来。

示例: glcm = graycomatrix(I,"Offset",[2 0]) 指定行偏移量为 2，列偏移量为 0。

将输入图像缩放到灰度级所使用的范围，指定为 [low high] 形式的二元素向量。如果 N 是用于缩放的灰度级的数量（请参阅 NumLevels），则范围 [low high] 划分为 N 个等宽 bin，每个 bin 中的值映射到一个灰度级。小于或等于 low 的灰度值将缩放为 1。大于或等于 high 的灰度值将缩放至 NumLevels。如果 GrayLimits 设置为 []，则 graycomatrix 使用 I 中的最小和最大灰度值作为限值 [min(I(:)) max(I(:))]，例如，双精度类的范围为 [0, 1]，而类 int16 的范围为 [-32768, 32767]。

灰度级的数量，指定为正整数。例如，如果 NumLevels 为 8，则 graycomatrix 将 I 中的值缩放为 1 到 8 之间的整数。灰度级的数量决定灰度共生矩阵 (glcm) 的大小。数值图像的默认灰度级的数量为 8，逻辑图像的默认灰度级的数量为 2。

感兴趣的像素与其邻点之间的距离，指定为由整数组成的 p×2 矩阵。矩阵中的每行均为一个二元素向量，即 [row_offset, col_offset]，它指定一对像素的关系（即偏移量）。row_offset 是关注的像素与其邻点之间的行数。col_offset 是感兴趣的像素与其邻点之间的列数。由于偏移量通常以角度表示，下表列出了在给定像素距离 D 时与常见角度对应的偏移量值。

角度

偏移量

0

[0 D]

45

[-D D]

90[-D 0]
135[-D -D]

下图表示数组：offset = [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1]

Each row of the offset array indicates the horizontal and vertical offset from the center pixel, respectively.

考虑值的顺序，指定为布尔值 true 或 false。例如，当 Symmetric 设置为 true 时，graycomatrix 在计算值 1 与值 2 相邻的次数时，会将 1,2 和 2,1 对组都进行计数。当 Symmetric 设置为 false 时，graycomatrix 根据 Offset 的值仅对 1,2 或 2,1 进行计数。

数据类型: logical

输出参量

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灰度共生矩阵，以 NumLevels×NumLevels×P 数组形式返回，其中 P 是 Offset 中偏移量的数目。

数据类型: double

用于 GLCM 计算的缩放图像，以与输入图像大小相同的数值矩阵形式返回。SI 中的值介于 1 和 NumLevels 之间。

数据类型: double

算法

graycomatrix 根据缩放后的图像计算 GLCM。默认情况下，如果 I 是二值图像，graycomatrix 会将图像缩放到两个灰度级。如果 I 是强度图像，graycomatrix 会将图像缩放到八个灰度级。您可以通过使用 NumLevels 名称-值参量来指定 graycomatrix 用于缩放图像的灰度级的数目，以及 graycomatrix 使用 GrayLimits 名称-值参量来缩放值的方式。

下图显示 graycomatrix 如何计算 4×5 图像 I 的 GLCM 中的几个值。GLCM 中的元素 (1,1) 值为 1，因为图像中两个水平相邻的像素分别具有值 1 和 1 的情况只有一处。GLCM 中的元素 (1,2) 值为 2，因为图像中两个水平相邻的像素分别具有值 1 和 2 的情况有两处。graycomatrix 继续采用此方法填充 GLCM 中的所有值。

Mapping between three pairs of pixels in an image and the corresponding elements of the GLCM

如果像素对组中有任一像素包含 NaN，则 graycomatrix 忽略该像素对组，并用值 NumLevels 替换正的 Infs，用值 1 替换负的 Infs。如果对应的相邻像素位于图像边界之外，则 graycomatrix 忽略边界像素。

当 Symmetric 设置为 true 时创建的 GLCM 是关于其对角线对称的，等效于 Haralick (1973) 描述的 GLCM。在 Symmetric 设置为 true 时由以下语法生成的 GLCM

 graycomatrix(I,Offset=[0 1],Symmetric=true)

等效于在 Symmetric 设置为 false 时由以下语句生成的两个 GLCM 的总和。

graycomatrix(I,Offset=[0 1],Symmetric=false) 
graycomatrix(I,Offset=[0 -1],Symmetric=false)

参考

[1] Haralick, R.M., K. Shanmugan, and I. Dinstein, "Textural Features for Image Classification", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. SMC-3, 1973, pp. 610-621.

[2] Haralick, R.M., and L.G. Shapiro. Computer and Robot Vision: Vol. 1, Addison-Wesley, 1992, p. 459.

版本历史记录

在 R2006a 之前推出

另请参阅

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