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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 (テクスチャ解析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。

関連する例

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