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基于灰度共生矩阵的图形纹理检测及路面状况的 SVM 分类实现(Matlab代码实现）

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目录

1 概述

2 运行结果

3 参考文献

4 Matlab代码实现

文献来源，然后复现之：

基于灰度共生矩阵的图形纹理检测及路面状况的 SVM 分类实现(Matlab代码实现）_第1张图片

基于灰度共生矩阵的图形纹理检测及路面状况的 SVM 分类实现(Matlab代码实现）_第2张图片

1 概述

       图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作，其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义，纹理特征提取已成为图像领域研究的一个重要方法。本文探讨了基于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法，给出了基于MATLAB的简便实现代码，分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。实现基于灰度共生矩阵( GLCM)的特定图像的纹理特征提取。

2 运行结果

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基于灰度共生矩阵的图形纹理检测及路面状况的 SVM 分类实现(Matlab代码实现）_第4张图片

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图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作，其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义，纹理特征提取已成为图像领域研究的一个重要方法。本文探讨了基于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法，给出了基于MATLAB的简便实现代码，分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。实现基于灰度共生矩阵( GLCM)的特定图像的纹理特征提取。

3 参考文献

基于灰度共生矩阵的图形纹理检测及路面状况的 SVM 分类实现(Matlab代码实现）_第9张图片

图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作，其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义，纹理特征提取已成为图像领域研究的一个重要方法。本文探讨了基于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法，给出了基于MATLAB的简便实现代码，分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。实现基于灰度共生矩阵( GLCM)的特定图像的纹理特征提取。 

4 Matlab代码实现

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    更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。   然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。   检出
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