使用灰度级协同矩阵提取纹理特征

我正在做一个肝肿瘤分类的项目。我用this code，它给了一些输出。我不知道我是否正确。使用灰度级协同矩阵提取纹理特征

实际上，我最初使用区域生长的方法进行肝脏分割，并使用FCM分割肿瘤。所以，对于这个GLCM程序，我将肿瘤分割图像作为输入。我是否正确？如果是这样，那么我认为我的输出也是正确的。

我给了参数完全一样的例子。其实他们是什么意思？我是否需要将它们更改为不同的图像？如果是这样，如何给参数？我对此完全陌生。所以，请引导我。

我得到了这个输出。我对么？

stats = 

    autoc: [1.857855266614132e+000 1.857955341199538e+000] 
    contr: [5.103143332457753e-002 5.030548650257343e-002] 
    corrm: [9.512661919561399e-001 9.519459060378332e-001] 
    corrp: [9.512661919561385e-001 9.519459060378338e-001] 
    cprom: [7.885631654779597e+001 7.905268525471267e+001] 
    cshad: [1.219440700252286e+001 1.220659371449108e+001] 
    dissi: [2.037387269065756e-002 1.935418927908687e-002] 
    energ: [8.987753042491253e-001 8.988459843719526e-001] 
    entro: [2.759187341212805e-001 2.743152140681436e-001] 
    homom: [9.930016927881388e-001 9.935307908219834e-001] 
    homop: [9.925660617240367e-001 9.930960070222014e-001] 
    maxpr: [9.474275457490587e-001 9.474466930429607e-001] 
    sosvh: [1.847174384255155e+000 1.846913030238459e+000] 
    savgh: [2.332207337361002e+000 2.8469591401e+000] 
    svarh: [6.311174784234007e+000 6.314794324825067e+000] 
    senth: [2.663144677055123e-001 2.653725436772341e-001] 
    dvarh: [5.103143332457753e-002 5.030548650257344e-002] 
    denth: [7.573115918713391e-002 7.073380266499811e-002] 
    inf1h: [-8.199645492654247e-001 -8.265514568489666e-001] 
    inf2h: [5.643539051044213e-001 5.661543271625117e-001] 
    indnc: [9.980238521073823e-001 9.981394883569174e-001] 
    idmnc: [9.993275086521848e-001 9.993404634013308e-001]

请亲引导我。谢谢

来源

2012-03-22 Gomathi

请给一些更多的信息关于你的项目 – roni 2013-09-22 16:54:54

其确定，但我不认为我们通常需要这些额外的信息，我通常喜欢用下面的代码

GLCM2 = graycomatrix(img,'Offset',[1 1]); 
stats = graycoprops(GLCM2);

我希望它会帮助你

来源

2015-11-07 17:05:23 vicky

使用灰度级协同矩阵提取纹理特征

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