我已经对 Sentinel-1 SAR 图像实施了 GLCM 纹理分析。图像是高分辨率的。GLCM纹理分析的参数是:
窗口尺寸:5x5
量化器:概率量化器
量化:64位
角度:0度
排量:1
输出是 10 个不同的纹理图像。但是像素值的范围不在 0 和 1 之间。每个纹理的范围都在不同的最小值和最大值之间。我相信这应该在 0 和 1 之间,因为它是针对每个像素计算的 GLCM 概率分析。
我错过了一步吗?
我已经对 Sentinel-1 SAR 图像实施了 GLCM 纹理分析。图像是高分辨率的。GLCM纹理分析的参数是:
窗口尺寸:5x5
量化器:概率量化器
量化:64位
角度:0度
排量:1
输出是 10 个不同的纹理图像。但是像素值的范围不在 0 和 1 之间。每个纹理的范围都在不同的最小值和最大值之间。我相信这应该在 0 和 1 之间,因为它是针对每个像素计算的 GLCM 概率分析。
我错过了一步吗?
我猜你会得到 10 个不同的图像,因为对于每个图像像素,你都在执行以下操作:
displacement=1
的GLCM。angle=0
这会产生 10 张图像的堆栈,从本地 GLCM 中提取的每个特征对应一张图像。
问题是Haralick 特征没有归一化为 1。例如考虑熵的标准定义:
如果您希望获得该范围内的熵值,[0, 1]
您应该将上面的等式除以最大熵(以位为单位),如下所示:
本文解释了如何对从 GLCM 中提取的对比度、相关性、能量、熵和同质性特征进行归一化,使其具有范围 [0, 1]。