Halcon5：灰度共生矩阵及halcon实现

Halcon5：灰度共生矩阵及halcon实现

(1)灰度共生矩阵的定义：

           灰度共生矩阵是像素距离和角度的矩阵函数,它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。

           由于纹理是由灰度在空间位置上反复出现而形成的,因而在图像空间中像个某距离的两像素之间会存在一定的灰度关系,即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法,灰度共生矩阵方法用条件概率来反映纹理,是相邻像素的灰度相关性的表现。

          一幅图像的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息,它是分析图象的局部模式和它们排列规则的基础。

(2)灰度共生矩阵的定性说明：

           ①矩阵水平方向无重复,说明变化较快;矩阵水平方向重复多,说明变化慢,纹理较粗。

           ②对角线元素全为0,说明在该方向上没有相距为d的相同灰度像素对,说明该方向上有灰度变化,可能存在变化频繁的纹理对角线元素值很大,说明在该方向上有相距为d的相同像素灰度对,说明该方向上的灰度变化不会很快。

(3)灰度共生矩阵导出的相关参数：

            为了能更直观地以共生矩阵描述纹理状况,从共生矩阵导出一些反映矩阵状况的参数,典型的有以下几种:

              ①反差:又称为对比度,度量矩阵的值是如何分布和图像中局部变化的多少,反应了图像的清晰度和纹理的沟!纹深浅。纹理的沟纹越深,反差越大,效果清晰;反之,对比值小,则沟纹浅,效果模糊。

             ②能量:是灰度共生矩阵各元素值的平方和,是对图像纹理的灰度变化稳定程度的度量,反应了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。能量值大表明当前纹理是一种规则变化较为稳定的纹理。

             ③熵:是图像包含信息星的随机性度量。当共生矩阵中所有值均相等或者像素值表现出最大的随机性时,熵最大;因此熵值表明了图像灰度分布的复杂程度,熵值越大,图像越复杂。

             ④相关性:也称为同质性,用来度量图像的灰度级在行或列方向上的相似程度,因此值的大小反应了局部灰度相关性,值越大,相关性也越大。

(4)灰度共生短阵与灰度直方图的区别：

            灰度直方图是对图像上单个像素具有某个灰度进行统计的结果,而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。

(5)灰度共生矩阵的halcon实现：

          ①函数原型: cooc feature image(Regions, Image, LdGray, direction, Energy, Correlation, Homogeneity, Contrast)

              函数作用:计算灰度共生矩阵的灰度特征值。

              参数列表: LdGray:共生矩阵

                              Direction:共生矩阵计算的方向

                              Energy:灰度能量

                              Correlation:灰度相关性

                              Homogeneity:灰度的局部均匀性

                              Contrast:灰度值对比

           ②gen cooc matrix () ;

               cooc feature matrix ();