I = imread('C:\cameraman.tif'); imshow(I) offsets = [0 1; -1 1;-1 0;-1 -1]; [glcms,SI] = graycomatrix(I,'Offset',offsets); imshow(rescale(SI)) whos I = imread('C:\cameraman.tif'); imshow(I) glcm = graycomatrix(I,'Offset',[2 0]) I = [ 1 1 5 6 8 8; 2 3 5 7 0 2; 0 2 3 5 6 7] [glcm,SI] = graycomatrix(I

纹理特征提取技术，包括灰度共生矩阵，灰度梯度矩阵，用于图像的分类识别

我自己实现的灰度共生矩阵提取结肠癌图像特征，并利用计算机辅助诊断的方法SVM分类Matlab代码。

共生矩阵的matlab代码m_mhw m_mhw工具箱是基于Matlab的工具，旨在检测和分析海洋海洋热波（MHW）。 以前，检测和分析MHW时间序列的方法已在python（由Eric CJ Oliver编写）和R（Schlegel and Smit，2018）中应用。 设计m_mhw工具箱1）根据Hobday等人提供的定义确定空间MHW。 （2016）和Schlegel等人引入的海洋寒潮（MCS）。 （2017）; 2）可视化一段时间内特定位置的MHW / MCS事件； 3）探索MHW指标的平均状态和趋势，例如Oliver等人所做的。 （2018）。 每个数据网格中MHW / MCS的检测是通过简单的循环而不是并行计算完成的。 这是由于以下事实：检测到的MHW / MCS事件的大小（即事件数）是绝对未知的，因此必须在每个步骤中更改所得的输出MHW矩阵。 这违反了并行计算的原理，该原理要求计算的每个步骤都独立。 尽管我们仍然可以通过独立检测和存储每个MHW来实现并行计算，但这意味着我们需要添加另一个循环将它们组合到一个新的矩阵中。 如果这样做的话，使用简单循环的结果代码将仅比原始代码快

关于灰度-梯度共生矩阵的经典论文，费了好大的劲收集的，拿出来和大家共享

基于灰度共生矩阵的棉花图像纹理特征研究，李书颖，，本文采用基于统计的灰色共生矩阵方法对不同含水量的棉花图像进行纹理分析。在对图像预处理的基础上，研究了矩阵的不同灰度级，像

利用VS实现获取图像的灰度共生矩阵，并用MATLAB进行验证。 文件包含lena图片、VS程序、MATLAB程序。

共生矩阵的matlab代码MRITypeClassifier 一种从FLAIR和T1Post MRI图像中提取各种特征并对其进行分类的算法。 图片功能 我上传了各种MATLAB文件，这些文件从从The Cancer Imaging Archive（TCIA）获得的MRI图像中提取特征。 一些代码是特定于我计算机上的目录的，但是由于TCIA文件通常以相同的格式下载，因此您可以根据自己的需要对其进行自定义。 功能包括： 吝啬的 标准偏差 灰色共现矩阵属性（对比度，相关性，能量，同质性） Haralick纹理特征 Gabor过滤器功能（尚未完成） 分类 至于分类，您可以在MATLAB上运行分类学习器应用程序。 根据我的尝试，逻辑回归最适合Haralick功能，而针对GLCM属性的复杂树的AUC为0.93。

求用灰度共生矩阵提取纹理特征的图像检索代码-部分计算灰度矩阵的代码.rar 跪求用灰度共生矩阵提取纹理特征的图像检索代码？？？

通过MATLAB运用灰度共生矩阵提取熵、能量、对比度、相关等特征