Gray Level Cooccurence Matrix를 이용한 텍스쳐 특징 추출

Question

나는 간 종양 분류 프로젝트를 수행 중이다. 나는 this code을 사용했고 출력을 주었다. 내가 옳은지 나는 모른다.

실제로 처음에는 Region Growing 방법을 사용하여 간 분할을하였고 그로부터 FCM을 사용하여 종양을 분할했습니다. 그래서이 GLCM 프로그램에 종양 분할 이미지를 입력으로 보냈습니다. 나는 맞았습니까? 그렇다면 제 출력물도 정확할 것입니다.

필자는 예제와 똑같은 매개 변수를 지정했습니다. 사실 그들은 무엇을 의미합니까? 다른 이미지로 변경해야합니까? 그렇다면 매개 변수를 제공하는 방법은 무엇입니까? 나는 완전히 새로운이에요. 그러니 친절하게 안내해주세요.

이 출력이 있습니다. 나 맞아?

stats = 

    autoc: [1.857855266614132e+000 1.857955341199538e+000] 
    contr: [5.103143332457753e-002 5.030548650257343e-002] 
    corrm: [9.512661919561399e-001 9.519459060378332e-001] 
    corrp: [9.512661919561385e-001 9.519459060378338e-001] 
    cprom: [7.885631654779597e+001 7.905268525471267e+001] 
    cshad: [1.219440700252286e+001 1.220659371449108e+001] 
    dissi: [2.037387269065756e-002 1.935418927908687e-002] 
    energ: [8.987753042491253e-001 8.988459843719526e-001] 
    entro: [2.759187341212805e-001 2.743152140681436e-001] 
    homom: [9.930016927881388e-001 9.935307908219834e-001] 
    homop: [9.925660617240367e-001 9.930960070222014e-001] 
    maxpr: [9.474275457490587e-001 9.474466930429607e-001] 
    sosvh: [1.847174384255155e+000 1.846913030238459e+000] 
    savgh: [2.332207337361002e+000 2.8469591401e+000] 
    svarh: [6.311174784234007e+000 6.314794324825067e+000] 
    senth: [2.663144677055123e-001 2.653725436772341e-001] 
    dvarh: [5.103143332457753e-002 5.030548650257344e-002] 
    denth: [7.573115918713391e-002 7.073380266499811e-002] 
    inf1h: [-8.199645492654247e-001 -8.265514568489666e-001] 
    inf2h: [5.643539051044213e-001 5.661543271625117e-001] 
    indnc: [9.980238521073823e-001 9.981394883569174e-001] 
    idmnc: [9.993275086521848e-001 9.993404634013308e-001] 

친절하게 안내해주세요. 주셔서 감사합니다

Answer 1

의 확인을하지만 난 우리가 일반적으로 나는 보통

GLCM2 = graycomatrix(img,'Offset',[1 1]); 
stats = graycoprops(GLCM2); 

내가 당신에게 도움이되기를 바랍니다 다음 코드를 사용하는 것을 선호 모든 추가 정보를 필요가 있다고 생각하지 않는 것은