matlab纹理特征提取源代码

包括计算共生矩阵、对共生矩阵归一化、对共生矩阵计算能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数、求能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差作为最终8维纹理特征

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%                   图像检索——纹理特征
%基于共生矩阵纹理特征提取，d=1θ=0°45°90°135°共四个矩阵
%所用图像灰度级均为256
%参考《基于颜色空间和纹理特征的图像检索》
%function : T=Texture（Image） 
%Image    : 输入图像数据
%T        : 返回八维纹理特征行向量
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function T = Texture（Image）
% Image = imread（‘E:\1\3.tiff‘）;
% [MNO] = size（Image）;
M = 256; 
N = 256;

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%1.将各颜色分量转化为灰度
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Gray = double（0.3*Image（::1）+0.59*Image（::2）+0.11*Image（::3））;

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%2.为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将Gray量化成16级
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for i = 1:M
    for j = 1:N
        for n = 1:256/16
            if （n-1）*16<=Gray（ij）&Gray（ij）<=（n-1）*16+15
                Gray（ij） = n-1;
            end
        end
    end
end

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%3.计算四个共生矩阵P取距离为1，角度分别为04590135
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P = zeros（16164）;
for m = 1:16
    for n = 1:16
        for i = 1:M
            for j = 1:N
                if j                    P（mn1） = P（mn1）+1;
                    P（nm1） = P（mn1）;
                end
                if i>1&j                    P（mn2） = P（mn2）+1;
                    P（nm2） = P（mn2）;
                end
                if i                    P（mn3） = P（mn3）+1;
                    P（nm3） = P（mn3）;
                end
                if i                    P（mn4） = P（mn4）+1;
                    P（nm4） = P（mn4）;
                end
            end
        end
        if m==n
            P（mn:） = P（mn:）*2;
        end
    end
end

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% 对共生矩阵归一化
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for n = 1:4
    P（::n） = P（::n）/sum（sum（P（::n）））;
end

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%4.对共生矩阵计算能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数
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H = zeros（14）;
I = H;
Ux = H;      Uy = H;
deltaX= H;  deltaY = H;
C =H;
for n = 1:4
    E（n） = sum（sum（P（::n）.^2））; %%能量
    for i = 1:16
        for j = 1:16
            if P（ijn）~=0
                H（n） = -P（ijn）*log（P（ijn））+H（n）; %%熵
            end
            I（n） = （i-j）^2*P（ijn）+I（n）;  %%惯性矩
           
            Ux（n） = i*P（ijn）+Ux（n）; %相关性中μx
            Uy（n） = j*P（ijn）+Uy（n）; %相关性中μy
        end
    end
end
for n = 1:4

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       3879  2008-01-17 11:39  纹理特征的提取\Texture.m

     目录          0  2010-04-22 09:47  纹理特征的提取

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