灰度共生矩阵特征分类效果

《图像工程之图像分析》285面，章毓晋著
首先计算区域纹理描述符，然后计算11个纹理描述符

未经说明默认参数为：

灰度级压缩为32

位置算子采用默认位置算子，即offset=[0 1;0 5;1 0;5 0;1 1;1 -1;5 5;5 -5;2 5;2 -5;4 5;4 -5;5 2;5 -2;5 4;5 -4];16个

每个位置算子对应提取特征11个

 

 

编号	变参	花费时间（s）	检测率	误检率	训练错误率
1	灰度级压缩为8;	633	0.8222	0.2911	0.1470
2	灰度级压缩为16	645	0.8747	0.2937	0.1120
3	灰度级压缩为32	668	0.8917	0.2378	0.0940
4	灰度级压缩为64	877	0.9032	0.2024	0.0650
5	位置算子1	717	0.9048	0.2456	0.0900
6	位置算子2	618	0.8635	0.2410	0.0740
7	位置算子3	641	0.8919	0.2322	0.1020
8	位置算子4	979	0.9275	0.2429	0.0820
9	matlab自带函数提取四个特征	674	0.8684	0.3259	0.1280

 

灰度级压缩系数增大（编号1-4）后，检测率依次增长，误检率下降，但花费时间亦随之增加；通过实验，将灰度级压缩系数选取32。

默认位置算子与位置算子1均是采用较小的间隔，位置算子2是采用较大的间隔，位置算子3则是涵盖较小与较大间隔，位置算子4是在默认位置算子基础上增加若干中等距离间隔算子。

位置算子2采用较大的位置算子，花费时间会减少，但准确率亦会下降（编号3、5、6）；

位置算子3的位置算子涵盖了更大的间隔算子，但效果改变非常小（编号3、7）;

位置算子4选取了24组位置算子，但其检测率仅增加了2%，误检率几乎保持不变（编号3、8）；

采用matlab自带的函数提取4个特征，效果显著下降；

 

编号3为最佳选择。

 

默认位置算子	位置算子1	位置算子2	位置算子3	位置算子4
offset =      0     1      0     5      1     0      5     0      1     1      1    -1      5     5      5    -5      2     5      2    -5      4     5      4    -5      5     2      5    -2      5     4      5    -4	offset =      0     1      1     0      1     1      1    -1      0     2      2     0      2     2      2    -2      0     3      3     0      3     3      3    -3      0     4      4     0      4     4      4    -4	offset =      0    10     10     0     10    10     10   -10      0    16     16     0     16    16     16   -16      0    20     20     0     20    20     20   -20      0    30     30     0     30    30     30   -30	offset =      0     2      2     0      2     2      2    -2      0     6      6     0      6     6      6    -6      0    10     10     0     10    10     10   -10     15     6      6    15     20    10     10    20	offset =      0     1      0     5      1     0      5     0      1     1      1    -1      5     5      5    -5      2     5      2    -5      4     5      4    -5      5     2      5    -2      5     4      5    -4      0     7      7     0      7     7      7    -7      8     4      4    -8     -9     6      3   -10

 

 

 

 编号3的AdaBoost训练测试结果