텍스처 분석

엔트로피, 범위 및 표준편차 필터링. 명암도 동시발생 행렬 생성

텍스처 분석은 영상의 영역 특성을 텍스처 내용별로 분류하는 것을 말합니다. 텍스처 분석은 거칠다, 매끄럽다, 부드럽다 또는 울퉁불퉁하다 같은 용어로 설명되는 직관적 품질을 픽셀 명암의 공간적 변화를 나타내는 함수로 수량화하려고 합니다. 이런 의미에서, 거칠거나 울퉁불퉁하다는 것은 명암 값 또는 회색 레벨에 변동이 있다는 것을 나타냅니다.

텍스처 분석은 원격탐사, 자동 검사, 의료 영상 처리를 비롯한 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 텍스처 분할이라고 하는 작업을 위해 텍스처의 경계선을 찾는 데 이 텍스처 분석을 사용할 수도 있습니다. 영상에 있는 객체의 특성이 명암보다 텍스처로 두드러지게 나타나는 경우, 기존 이진화 기법은 효과적으로 사용될 수 없으며 텍스처 분석이 유용할 수 있습니다.

함수

`entropy`	회색조 영상의 엔트로피
`entropyfilt`	회색조 영상의 국소 엔트로피
`rangefilt`	Local range of image
`stdfilt`	영상의 국소 표준편차
`graycomatrix`	영상에서 명암도 동시발생 행렬 생성
`graycoprops`	명암도 동시발생 행렬(GLCM)의 속성

도움말 항목

텍스처의 통계적 측정값 계산하기
텍스처 분석은 엔트로피, 픽셀 범위, 픽셀 표준편차 같은 국소 통계적 측정값을 사용하여 텍스처를 분류할 수 있습니다.
명암도 동시발생 행렬(GLCM)을 사용한 텍스처 분석
GLCM은 특정 공간 관계에서 특정 명암 값을 가지는 픽셀 쌍의 개수를 기반으로 텍스처의 특성을 파악합니다.
Create a Gray-Level Co-Occurrence Matrix
When you create a single GLCM, the default spatial relationship is defined as two horizontally adjacent pixels.
Specify Offset Used in GLCM Calculation
You can create multiple GLCMs with different spatial relationships between pixels to obtain additional information about textural features.
GLCM에서 통계량을 도출하고 상관 플로팅하기
GLCM의 집합을 만들고 이로부터 대비와 상관에 대한 통계량을 도출합니다.

텍스처 분석

함수

도움말 항목

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