r.texturegrass - онлайн у хмарі

ПРОГРАМА:

ІМ'Я

р.текстура - Створення зображень з текстурними об'єктами з растрової карти.

КЛЮЧОВІ СЛОВА

растр, алгебра, статистика, текстура

СИНТАКСИС

р.текстура
р.текстура --допомога
р.текстура [-sa] вхід=ім'я вихід=базове ім'я [розмір=значення] [відстань=значення]
[метод=рядок[,рядок,...]] [--перезаписати] [--допомога] [--докладний] [--тихий] [--ui]

Прапори:
-s
Окремий вихід для кожного кута (0, 45, 90, 135)

-a
Розрахувати всі текстурні виміри

--перезаписати
Дозволити вихідним файлам замінювати наявні файли

--допомога
Роздрукувати підсумок використання

-багатослівний
Детальний вихід модуля

--спокійно
Тихий вихід модуля

--ui
Примусово запустити діалогове вікно графічного інтерфейсу

Параметри:
вхід=ім'я [вимагається]
Назва вхідної растрової карти

вихід=базове ім'я [вимагається]
Ім'я для вихідної растрової карти базової назви

розмір=значення
Розмір рухомого вікна (непарний і >= 3)
За умовчанням: 3

відстань=значення
Відстань між двома зразками (>= 1)
За умовчанням: 1

метод=рядок [, рядок,...]
Текстурний метод вимірювання
варіанти: asm, контраст, кор., вар, idm, пн, се, св, вхід, dv, де, moc1, moc2

ОПИС

р.текстура створює растрові карти з текстурними об’єктами з заданої користувачем растрової карти
шар. Модуль обчислює текстурні характеристики на основі матриць просторових залежностей при 0,
45, 90 і 135 градусів для a відстань (за замовчуванням = 1).

р.текстура передбачає рівні сірого від 0 до 255 як вхідні дані. Введення відбувається автоматично
змінено до 0 до 255, якщо діапазон вхідної карти виходить за межі цього діапазону.

Загалом текстуру складають декілька змінних: відмінності в значеннях рівня сірого,
грубість як шкала відмінностей рівня сірого, наявність або відсутність спрямованості і
регулярні візерунки. Текстуру можна охарактеризувати тоном (властивості рівня інтенсивності сірого)
і структура (просторові відносини). Оскільки текстури сильно залежать від масштабу,
можуть виникати ієрархічні текстури.

р.текстура зчитує растрову карту GRASS як вхідні дані та обчислює текстурні елементи на основі
Матриці просторової залежності для північ-південь, схід-захід, північний захід та південний захід
напрямки, використовуючи сусідство поруч (тобто відстань 1), і записує за
за замовчуванням середнє значення для всіх кутів для кожної міри. За бажанням, використовуючи прапор -s вихід
складається з чотирьох зображень для кожної текстурної характеристики, по одному для кожного напрямку (0, 45, 90,
135).

Користувач повинен уважно налаштувати роздільну здатність (використовуючи г.регіон) перед запуском цієї програми,
або в комп’ютері може закінчитися пам’ять.

Часто використовувана модель текстури заснована на так званій матриці спільного виникнення сірого рівня.
Ця матриця являє собою двовимірну гістограму рівнів сірого для пари пікселів, які
розділені фіксованим просторовим відношенням. Матриця апроксимує спільну ймовірність
розподіл пари пікселів. Кілька показників текстури обчислюються безпосередньо з
матриця спільного виникнення сірого рівня.

Наступна частина пропонує короткі пояснення мір текстури (після Jensen 1996).

Перше замовлення статистика in просторовий домен
· Середня сума (SA)

· Ентропія (ENT): Цей показник аналізує випадковість. Він високий, коли значення
рухоме вікно мають подібні значення. Він низький, коли значення близькі до
0 або 1 (тобто коли пікселі в локальному вікні є однорідними).

· Різниця ентропії (DE)

· Сума ентропії (SE)

· Дисперсія (VAR): міра дисперсії сірого тону в рухомому вікні
(момент другого порядку про середнє)

· Різниця дисперсії (DV)

· Сума дисперсії (SV)
Зауважте, що показники "середнє", "ексцес", "діапазон", "аскіз" і "стандартне відхилення" є
доступні в р.сусіди.

Другого порядку статистика in просторовий домен
Статистична текстурна модель другого порядку заснована на так званому рівні сірого
матриці спільного виникнення (GLCM; за Haralick 1979).

· Кутовий другий момент (ASM, також званий однорідністю): це міра локального
однорідність і протилежність ентропії. Високі значення ASM виникають при пікселях
у рухомому вікні дуже схожі.
Примітка: квадратний корінь з ASM іноді використовується як міра текстури і є
називається Енергія.

· Момент зворотної різниці (IDM, також званий однорідністю): ця міра відноситься
обернено мірі контрасту. Це пряма міра місцевої однорідності
цифрового зображення. Низькі значення пов'язані з низькою однорідністю і навпаки.

· Контраст (CON): Цей показник аналізує контраст зображення (локальний рівень сірого
варіації) як лінійна залежність рівнів сірого сусідніх пікселів
(подібність). Зазвичай високий, коли масштаб локальної текстури більше, ніж
відстань.

· Кореляція (COR): Цей показник аналізує лінійну залежність рівнів сірого
сусідні пікселі. Зазвичай високий, коли масштаб локальної текстури більше ніж
відстань.

· Інформаційні заходи кореляції (MOC)

· Максимальний коефіцієнт кореляції (MCC)

ПРИМІТКИ

Важливо, що вхідна растрова карта не може мати більше 255 категорій.

приклад

Розрахунок кутового другого моменту ч/б ортофото (набір даних Північної Кароліни):
g.region растр=ortho_2001_t792_1m -стор
# встановити таблицю кольорів рівня сірого 0% чорний 100% білий
r.colors ortho_2001_t792_1m колір=сірий
# витягувати рівні сірого
r.mapcalc "ortho_2001_t792_1m.greylevel = ortho_2001_t792_1m"
# аналіз текстури
r.texture ortho_2001_t792_1m.greylevel префікс=ortho_texture method=asm -s
# дисплей
g.region n=221461 s=221094 w=638279 e=638694
d.shade color=ortho_texture_ASM_0 shade=ortho_2001_t792_1m
Це обчислює чотири карти (запитувана текстура в чотирьох орієнтаціях): ortho_texture_ASM_0,
ortho_texture_ASM_45, ortho_texture_ASM_90, ortho_texture_ASM_135.

KNOWN ПИТАННЯ

Програма може працювати неймовірно повільно для великих растрових карт.

Посилання

Алгоритм був реалізований після Haralick et al., 1973 і 1979.

Код взятий з дозволу від pgmtexture, частина PBMPLUS (Авторське право 1991, Jef
Poskanser and Texas Agricultural Experiment Station, роботодавець для найму Джеймса Даррелла
Макколі). Сторінка вручну з pgmtexture.

· Харалік Р. М., К. Шанмугам та І. Дінштейн (1973). Текстурні особливості зображення
класифікація. IEEE Transactions on Системи, Людина, та Кібернетика,
СМЦ-3(6): 610-621.

· Буман, Каліфорнія, Шапіро, М. (1994). Багатомасштабна модель випадкового поля для Байєса
Сегментація зображень, IEEE Trans. про обробку зображень, вип. 3, № 2.

· Дженсен молодший (1996). Вступна цифрова обробка зображень. Прентіс Хол. ISBN
0-13-205840-5

· Харалік Р. (травень 1979 р.). Статистичний та структурний підходи до текстура,
Праці IEEE, vol. 67, № 5, с. 786-804

· Холл-Бейєр, М. (2007). Домашня сторінка підручника GLCM (Сірий рівень спільного виникнення
Вимірювання текстури матриці). Університет Калгарі, Канада

Використовуйте r.texturegrass онлайн за допомогою служб onworks.net