グレー レベルの同時生起行列 (GLCM) を使用したテクスチャ解析
ピクセルの空間関係を考慮した、統計的なテクスチャ調査方法は、グレーレベルの同時生起行列 (GLCM: Gray-Level Co-Occurrence Matrix) ですが、これはグレーレベルの空間依存行列とも呼ばれます。GLCM 関数は、特定の値をもち指定された空間関係にあるピクセルのペアがイメージ内で発生する頻度を計算し、GLCM を作成して、この行列から統計情報を抽出することによって、イメージのテクスチャの特徴を記述します (テクスチャの統計的尺度の計算で説明されているように、テクスチャ フィルター関数は形状、つまりイメージにおけるピクセル間の空間関係に関する情報を提供できません)。
graycomatrix
を使用して GLCM を作成した後、graycoprops
で各種の統計を算出できます。これらの統計はイメージのテクスチャに関する情報を提供します。以下の表に統計項目を一覧表示します。
統計 | 説明 |
---|---|
コントラスト | グレーレベルの同時生起行列の局所変動を測定します。 |
相関 | 指定されたピクセル ペアの同時生起確率を測定します。 |
エネルギー | GLCM の要素の二乗和を提供します。均一性または角 2 次モーメントとして知られているものです。 |
均一性 | GLCM の要素の分布が GLCM 対角線に対してどの程度接近しているかを測定します。 |