ee.Image.glcmTexture

根据每个波段中每个像素周围的灰度共现矩阵计算纹理指标。GLCM 是一种表格，用于统计图片中不同像素亮度值（灰度）组合的出现频率。它会统计值 X 的像素在特定方向和距离上与值 Y 的像素相邻的次数，然后根据此表格推导出统计信息。

此实现会计算 Haralick 提出的 14 个 GLCM 指标，以及 Conners 提出的 4 个额外指标。输入必须为整数值。

如果开启了方向平均，则输出由每个输入频段 18 个频段组成；否则，输出由内核中每个方向对 18 个频段组成：

  • ASM：f1，角二阶矩；用于衡量重复配对的数量
  • 对比度：f2，对比度；用于衡量图片的局部对比度
  • 相关性：f3，相关性；衡量像素对之间的相关性
  • VAR：f4，方差；衡量灰度分布的离散程度
  • IDM：f5，逆差分矩；衡量同质性
  • SAVG：f6，总和平均值
  • SVAR：f7，方差总和
  • 发送：f8，熵总和
  • ENT：f9，熵。衡量灰度分布的随机性
  • DVAR：f10，差分方差
  • DENT：f11，差分熵
  • IMCORR1：f12，相关性 1 的信息度量
  • IMCORR2：f13，相关性 2 的信息度量
  • MAXCORR：f14，最大相关系数。（未计算）
  • DISS：相异性
  • INERTIA：惯性
  • SHADE：聚类阴影
  • PROM：集群知名度
如需了解详情，请参阅以下两篇论文：Haralick 等人，“Textural Features for Image Classification”，https://doi.org/10.1109/TSMC.1973.4309314；Conners 等人，“Segmentation of a high-resolution urban scene using texture operators”，https://doi.org/10.1016/0734-189X(84)90197-X。

用法返回
Image.glcmTexture(size, kernel, average)图片
参数类型详细信息
此：image图片要计算纹理指标的图片。
size整数，默认值：1要纳入每个 GLCM 中的邻域的大小。例如，大小为 1 对应于 3x3 的正方形，大小为 2 对应于 5x5 的正方形，大小为 3 对应于 7x7 的正方形，依此类推。
kernel内核，默认值：null一个内核，用于指定计算 GLCM 的 x 和 y 偏移量。系统会为内核中每个非零像素（中心像素除外）计算 GLCM，前提是尚未针对同一方向和距离计算过 GLCM。例如，如果设置了东侧像素和/或西侧像素，则仅计算 1 个（水平）GLCM。系统会从左到右、从上到下扫描内核。默认值为 3x3 正方形，从而生成 4 个偏移量分别为 (-1, -1)、(0, -1)、(1, -1) 和 (-1, 0) 的 GLCM。
average布尔值，默认值：true如果为 true，则对每个指标的方向性频段求平均值。