共起行列からテクスチャ特徴を抽出する

Question

カラー画像のMATLABでコンテンツベースの画像検索システム（CBIR）を作成しようとしています.k平均アルゴリズムを使用して、データベースの画像の特徴ベクトルを抽出しています。各画像には4つのクラスタがあり、各クラスタには色（R、G、B）と位置（X、Y）に関する情報があります。

私は現在、クラスタにテクスチャ機能を追加しようとしており、このためにグレイレベル共起マトリックス（GLCM）を使用する必要があります。 GLCMはあるグレーレベルが別のグレーレベルの横に表示され、自分のイメージ用にGLCMが作成される確率の指標に過ぎないことはわかっています。

GLCMが元の画像（とそのクラスタ）にどのようにマップするかは不明です.GLCMはピクセルのペアについて話していますし、X、Yの各位置にテクスチャ情報が必要です。 GLCMをピクセルに変換するにはどうすればよいですか？

Answer 1

GLCMの出力は、Tが画像内の明確なグレースケールレベルの数であるT行T列の行列のようです。したがって、この行列のサイズは実際にはイメージのサイズに依存しません。マトリクスは画像全体のテクスチャも記述しているので、GLCMデータを1つのピクセルに関連付けることは特に意味がありません。

個々のクラスタのGLCMを計算できるように思えます。これは、そのクラスタ内のテクスチャを記述するためですか？私はgraycomatrixには長方形の画像が必要だと思いますが、各クラスタの境界ボックスを見つけてGLCMを個別に抽出することができます。

GLCMマトリックスから意味のある情報（「フィーチャ」として適切なもの）を取得したい場合は、graycopropsを使用して4つのサマリー統計を返すことができます。