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摘要:
深入研究灰度共生矩阵(GLCM,Gray Level Co-occurrence Matrix)算法,说明基于灰度共生矩阵的14个纹理特征具体意义,指出纹理特征之间存在冗余性.通过对纹理图像的灰度共生矩阵的计算分析和纹理特征提取实验,表明灰度共生矩阵能够反应图像的特点,与纹理特征描述图像的特点相对应,同时,图像的14个纹理特征之间存在一定程度的冗余,实际中可以根据图像纹理特征的差异,选择几个显著的纹理特征对图像进行分类.纹理特征分析和实验结果对图像纹理特征的应用具有普遍的指导意义.
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文献信息
篇名 基于GLCM算法的图像纹理特征分析
来源期刊 通信技术 学科 工学
关键词 灰度共生矩阵 纹理特征 图像分类
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 信源处理
研究方向 页码范围 108-111
页数 分类号 TP391.41
字数 2867字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-0802.2012.02.034
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 戴声奎 华侨大学信息科学与工程学院 29 270 8.0 15.0
2 陈美龙 华侨大学信息科学与工程学院 1 59 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
灰度共生矩阵
纹理特征
图像分类
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信技术
月刊
1002-0802
51-1167/TN
大16开
四川省成都高新区永丰立交桥(南)创业路8号
62-153
1967
chi
出版文献量(篇)
10805
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35
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