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灰度共生矩阵(Gray Level CO-Occurrence Matrix-GLCM)是图像特征分析与提取的重要方法之一，在纹理分析、特征分类、图像质量评价灯方面都有很重要的应用，其基本原理图示如下：
2022-08-14 11:53
基于分块颜色矩和灰度共生矩阵的图像检索_岳磊
2017-03-17 09:57
纹理分析是图像处理中一种十分重要的方法。通过纹理分析，利用灰度共生矩阵惯性矩特征值能够反映图像灰度空间复杂度的特性，成功获取了LOG边缘检测算子最佳空间系数，抑制
2010-08-05 15:22
针对传统俯视行人检测方法提取的头部特征单一、检测错误率高的问题，提出了结合改进聚合通道特征（ACF）和灰度共生矩阵（GLCM）的俯视行人检测算法。首先，将提取到的HSV颜色特征、梯度幅值大小以及改进
2018-12-24 16:59
2015-08-25 17:10
人脸表情是人类进行情感交流的一种重要方式，从表情的变化中可以感知出人的情绪、感受、秉性和气质。自动化的人脸表情识别（FER）技术可以协助进行人脸识别、智能人机交互以及行为科学和医学研究等。
2018-12-12 09:25
各类遥感图像的均值、标准差、逆差距、熵分布差异相比惯性矩、相关性和能量较小，因此惯性矩、相关性和能量在此种特征范围划分下更能反映不同类别遥感图像的差异。
2023-03-17 12:09
基于灰度共生矩阵技术，研究了可用于合成孔径雷达图像分类的灰度共生矩阵中差
2009-02-28 16:42
