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テクスチャ解析
エントロピー、範囲および標準偏差のフィルター処理、グレーレベル同時生起行列の作成
テクスチャ解析はイメージ内の領域をそのテクスチャ内容によって特徴付けることです。テクスチャ解析は、粗い、滑らか、絹のような光沢、でこぼこ、などの用語で説明される直感的な材質を、ピクセル強度の空間的な変動の関数として定量化する試みです。その意味では、粗いテクスチャやでこぼこは強度値またはグレー レベルの変動を意味します。
テクスチャ解析の用途は、リモート センシング、自動検査、医用画像処理などいろいろあります。テクスチャ解析はテクスチャの境界を見つけて、イメージをテクスチャによってセグメンテーションできます。テクスチャ解析はイメージ内のオブジェクトが強度よりはテクスチャによって区別され、従来のしきい値手法が効果的ではない場合に役立ちます。
関数
entropy |
グレースケール イメージのエントロピー |
entropyfilt |
グレースケール イメージの局所的なエントロピー |
rangefilt |
イメージの局所的な範囲 |
stdfilt |
イメージの局所的な標準偏差 |
graycomatrix |
イメージからグレーレベルの同時生起行列を作成 |
graycoprops |
グレーレベル同時生起行列のプロパティ |
トピック
テクスチャ解析では、エントロピー、ピクセルの範囲、ピクセルの標準偏差など、統計的な局所的測定値を使用して、テクスチャを分類することができます。
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
GLCM は、特定の空間関係に並べれられた特定の強度値を持つピクセル ペアの数に基づくテクスチャを特徴付けます。
単一の GLCM を作成する際、空間関係の既定値は水平方向に隣接する 2 つのピクセルとして定義されています。
テクスチャの特徴について追加情報を取得するため、ピクセル間の空間関係が異なる複数の GLCM を作成できます。
この例では、一連の GLCM を作成して、それらを基に統計を求める方法を説明します。
注目の例
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