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我正在尝试使用 Haralick 描述的 GLCM（能量、均匀性等）为我拥有的一系列 4 波段（R、G、B、NIR）航空照片计算一些纹理测量值。我已经在一个子集上尝试过这个，但最终得到的图像大部分是空白的。我目前的理解是它与灰度和levels参数有关，但我无法弄清楚。

我的日期非常大（几 GB），所以我试图通过使用模块 RIOS 来提高效率（以 400×400×nbands numpy 数组的形式读取图像，处理数据并写入输出图像）。

我的输入场景可以在这里找到（200 MB）。

我的输出图像看起来像（这可能很难看到，因为黑色像素非常小）：

输出

我的代码是：

#Set up input and output filenames
infiles = applier.FilenameAssociations()
infiles.image1 = "infile.tif"

outfiles = applier.FilenameAssociations()
outfiles.outimage = "outfile.tif"

controls = applier.ApplierControls()
controls.progress = cuiprogress.CUIProgressBar()
# I ultimately want to use a window here
# which RIOS easily allows you to set up.
# For a 3x3 the overlap is 1, 5x5 overlap is 2 etc
#controls.setOverlap(4)

def doFilter(info, infiles, outfiles, controls=controls):
    grayImg = img_as_ubyte(color.rgb2gray(infiles.image1[3]))
    g = greycomatrix(grayImg, distances=[1], angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], symmetric=True, normed=True)
    filtered = greycoprops(g, 'energy')
    # create 3d image from 2d array
    outfiles.outimage = numpy.expand_dims(filtered, axis=0)


applier.apply(doFilter, infiles, outfiles, controls=controls)

显然这里有问题，因为我的输出与我期望的不一样。我猜这与'levels'参数有关。我在这里被指出了一个解释：GLCM 结果中的黑线很好地解释了参数，但我无法改进我的结果。

有人可以向我解释为什么我的结果如图所示以及我该如何补救？

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下面的代码计算对应于 tif 图像的 NIR 波段的偏移“向上 1 像素偏移”的 GLCM：

import numpy as np
from skimage import io
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops

x = io.imread('m_2909112_se_15_1_20150826.tif')
nir = x[:, :, 3]

glcm = greycomatrix(nir, [1], [np.pi/2], levels=256, normed=True, symmetric=True)

nir看起来是这样的：

近红外波段

将参数设置为 的效果normed是True计算出的 GLCM 除以其总和，因此 的元素glcm具有相当小的值。这是一个示例：

In [48]: np.set_printoptions(precision=3)

In [49]: glcm[:5, :5, 0, 0]
Out[49]: 
array([[  0.000e+00,   0.000e+00,   0.000e+00,   0.000e+00,   0.000e+00],
       [  0.000e+00,   2.725e-03,   6.940e-05,   3.725e-05,   2.426e-05],
       [  0.000e+00,   6.940e-05,   1.709e-04,   4.103e-05,   2.216e-05],
       [  0.000e+00,   3.725e-05,   4.103e-05,   4.311e-04,   4.222e-05],
       [  0.000e+00,   2.426e-05,   2.216e-05,   4.222e-05,   5.972e-05]])

要显示glcm为图像，您需要重新缩放它，例如：

from skimage.exposure import rescale_intensity
scaled = rescale_intensity(glcm[:,:,0,0])
io.imshow(scaled)

缩放

于 2017-04-06T23:26:34.503 回答