灰度共生矩阵纹理分割

利用灰度共生矩阵，对纹理图像进行分割，里面有代码和测试图像

clear 
clc;
%% 读取图像
tic;
% I = imread（‘Texture_mosaic_2.jpg‘）;
I = imread（‘18.bmp‘）;
% [MN] = size（I）;
% % 为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将灰度量化成16级
% %--------------------------------------------------------------------------
% for i = 1:M
%     for j = 1:N
%         for n = 1:256/16
%             if （n-1）*16<=I（ij）&I（ij）<=（n-1）*16+15
%                 I（ij） = n-1;
%             end
%         end
%     end
% end
%% 利用灰度共生矩阵提取纹理特征
w = 15; %基准窗口大小
I1 = wextend（‘2D‘‘sym‘I（w-1）/2）;%扫描窗口的大小15*15，为之后程序方便找中心点可以将窗口设置成4*4-32*32之间的任何奇数窗口
%扫描窗口的移动方向
% offsets1=[0 1];  %水平单步
offsets1 = [01;-11;-10;-1-1];%选取0°，45°，90°135°四个方向
%定义4个矩阵用于存放由graycomatrix产生的灰度共生矩阵的4个二次统计特征量
[mn] = size（I1）;       
I_GLCM_con = zeros（mn）;               %对比度Contrast      
I_GLCM_hom = zeros（mn）;               %同质度Homogeneity
I_GLCM_cor = zeros（mn）;               %相关性Correlation
I_GLCM_ene = zeros（mn）;               %能量Energy
I_GLCM = zeros（mn）;
for i = （w+1）/2:m-（w-1）/2          
    for j = （w+1）/2:n-（w-1）/2           
        W = zeros（）;      
        W = I1（i-（w-1）/2:i+（w-1）/2j-（w-1）/2:j+（w-1）/2）;        
        [glcmsSI] = graycomatrix（W‘NumLevels‘8‘G‘[]‘offset‘offsets1）;
        stats = graycoprops（glcms‘all‘）;
        Con = [stats.Contrast];
        H = [stats.Homogeneity];
        Cor = [stats.Correlation];
        Ee = [stats.Energy];
        I_GLCM_con（ij） = mean（Con）;
        I_GLCM_hom（ij） = mean（H）;
        I_GLCM_cor（ij） = mean（Cor）;
        I_GLCM_ene（ij） = mean（Ee）;
        I_GLCM（ij） = （I_GLCM_con（ij）+I_GLCM_hom（ij）+I_GLCM_cor（ij）+I_GLCM_ene（ij））/4;
    end
end
%
I2_con = I_GLCM_con（（w+1）/2:m-（w-1）/2（w+1）/2:n-（w-1）/2）;  %得到原始图像大小的特征矩阵
I2_hom = I_GLCM_hom（（w+1）/2:m-（w-1）/2（w+1）/2:n-（w-1）/2）; 
I2_ene = I_GLCM_ene（（w+1）/2:m-（w-1）/2（w+1）/2:n-（w-1）/2）; 
I2_cor = I_GLCM_cor（（w+1）/2:m-（w-1）/2（w+1）/2:n-（w-1）/2）; 
I2_glcm = I_GLCM（（w+1）/2:m-（w-1）/2（w+1）/2:n-（w-1）/2）;
[nrowsncols] = size（I）;
%% 用K均值聚类法对特征空间中的点进行聚类，分割图像
% k = round（（rDims*cDims）/（100*100））; k = max（k8）; k = min（k16）;
I3（:1） = reshape（I2_connrows*ncols1）;
I3（:2） = reshape（I2_homnrows*ncols1）;
I3（:3） = reshape（I2_enenrows*ncols1）;
I3（:4） = reshape（I2_cornrows*ncols1）;

%I3 = reshape（I2_glcmnrows*ncols1）;
%类别数可根据具体图像中的纹理类数来定特征矩阵可以选择I3的任意一列或整体，由分割效果来定
[map centroids] = kmeans（I3 3）;  
% I4 = reshape（mapnrowsncols）;
%% 对不同的类赋值
I_show = zeros（nrowsncols）;
a = find（map==1）;
I_show（a） = 255;          %可以改变
b = find（map==2）;
I_show（b） = 0;            %可以改变
c = find（map==3）;
I_show（c） = 125;           %可以改变
% d = find（map==4）;
% I_show（d） = 200;          %可以改变
% e = find（map==4）;
% I_show（e） = 60;          %可以改变
I_show = uint8（I_show）;
figure;
subplot（121）;imshow（I）;title（‘原图‘）
subplot（122）;imshow（I_show）;title（‘结果图像‘）
toc;
time = toc-tic;%计算运行时间

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      65078  2017-05-10 13:13  灰度共生矩阵图像分割_纹理\18.bmp

     文件       3126  2017-05-11 15:37  灰度共生矩阵图像分割_纹理\Texture_mosaic.m

     文件      49708  2012-11-28 15:07  灰度共生矩阵图像分割_纹理\Texture_mosaic_1.jpg

     文件      43587  2012-11-28 15:08  灰度共生矩阵图像分割_纹理\Texture_mosaic_2.jpg

     文件      41155  2012-11-28 15:11  灰度共生矩阵图像分割_纹理\Texture_mosaic_3.jpg

     文件      47552  2012-11-28 15:13  灰度共生矩阵图像分割_纹理\Texture_mosaic_4.jpg

     目录          0  2017-08-14 17:10  灰度共生矩阵图像分割_纹理

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               250206                    7