图像纹理特征提取完整版

上次没传完整，忘了上传那3个函数了，这次是完整版

function out=Algorithmslib（imgtype）

%%%  type:
%%%         pfft2 ：图像fft变换的极坐标表示
%%%         edgehist：灰度图像的边缘方向直方图
%%%         basedcoMatrix：基于灰度共生矩阵的纹理特征
%%%         tamura_feature: 粗糙度; 对比度;方向度


switch type
    case ‘pfft2‘
        [rowcol]=size（img）;
        maxW=double（uint16（sqrt（row*row+col*col）））;
        W=0:maxW/（row-1）:maxW;
        theta=2*pi*（0:90/（col-1）:90）/360;        
        fftimg=fft2（img4*row4*col）;
        U=ceil（W‘*cos（theta））;
        V=ceil（W‘*sin（theta））;
        U=reshape（Urow*col1）;
        V=reshape（Vrow*col1）;
        UV2=V*2*row+U+1;
        clear W
        clear theta
        clear W
        clear V
%       pfft2out=fftimg（UV2）;

%%%     out: row*col
        out=reshape（fftimg（UV2）rowcol）;
        clear UV2
        clear fftimg
        
        
%     case ‘gabor1‘
%         %%  S:01234
%         %%  R:012345
%         Ws=[3/43/83/163/323/64];
%         dels=Ws/3/sqrt（2*log（2））;
%         
%         thetar=[0pi/6pi/3pi/22*pi/35*pi/6];
%         delr=pi*pi/36/8/log（2）;
%         for i=1:5
%             WO（i:）=exp（-（W-Ws（i））.^2/2/dels（i）/dels（i））;
%         end
%         WTH=zeros（1300*300）;
%         for i=1:6
%         ThetaO=exp（-（theta-thetar（1））.^2/2/delr（1）/delr（1））;
%         wwth=[（ThetaO‘）*WO（1:）;（ThetaO‘）*WO（2:）;（ThetaO‘）*WO（3:）;（ThetaO‘）*WO（4:）;（ThetaO‘）*WO（5:）];
%  %       WTH=cat（1WTH[ThetaO（i:）.*WO（1:）;ThetaO（i:）.*WO（2:）;ThetaO（i:）.*WO（3:）;ThetaO（i:）.*WO（4:）;ThetaO（i:）.*WO（4:）]）;
%         end
%         
%         %%%%   out :30*row     （W量化数目）
% %       gabor1out=WTH（2:31:）;  
%         out=WTH（2:31:）; 
%         clear WO
%         clear ThetaO
%         clear WTH
%         
    case ‘edgehist‘
        [rowcol]=size（img）;
        mm=max（max（img））;
        mm=ones（rowcol）*double（mm）;
        
        gray_img=double（img）;
        if（（gray_img-mm）==0）
            out=zeros（18）;
        else
        if（row>800） 
            Gray = blkproc（gray_img[4 4]@mean）;
            Gray = blkproc（Gray‘[4 4]@mean）‘;
            
        else
            Gray=gray_img;
        end
        edge_canny = edge（Gray‘canny‘）;
        gray_img=Gray;
        [rowcol]=size（edge_canny）;

        edge_num=sum（sum（edge_canny））;%边缘总点数

        %计算梯度矢量GxGy
        for cir1=2:row-1
            for cir2=2:col-1
                Gx（cir1cir2）=sum（gray_img（cir1-1:cir1+1cir2+1））...
                    -sum（gray_img（cir1-1:cir1+1cir2-1））...
                    +gray_img（cir1cir2+1）-gray_img（cir1cir2-1）;
                Gy（cir1cir2）=sum（gray_img（cir1+1cir2-1:cir2+1））...
                    -sum（gray_img（cir1-1cir2-1:cir2+1））...
                    +gray_img（cir1+1cir2）-gray_img（cir1-1cir2）;
                Gx（cir1cir2）=Gx（cir1cir2）+（Gx（cir1cir2）==0）*1e-6;
                theta（cir1cir2）=atan（Gy（cir1cir2）/Gx（cir1cir2））;    %计算边缘方向
            end
        end

        for cir1

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      16046  2014-08-01 14:38  texture_fea\Algorithmslib.m

     文件        581  2010-10-19 19:36  texture_fea\gabor2.m

     文件       1648  2010-10-28 15:41  texture_fea\gaborfilter1.m

     文件      17173  2016-04-19 14:36  texture_fea\texturefeature.m

     目录          0  2017-06-21 11:38  texture_fea

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