グレーレベル共起行列を使用したテクスチャ特徴抽出

Question

私は肝腫瘍分類のプロジェクトを行っています。私はthis codeを使用し、出力を出しました。私が正しいかどうかわからない。

実際、私は肝臓分節化のために最初に領域増殖法を使用し、それからFCMを用いてIセグメント化腫瘍を使用した。このGLCMプログラムでは、腫瘍分画画像を入力しました。私は正しいのですか？もしそうなら、私の出力は正しいと思います。

私はこの例のように正確にパラメータを与えました。実際にはどういう意味ですか？さまざまなイメージのためにそれらを変更する必要がありますか？もしそうなら、どのようにパラメータを与える？私は全く新しいです。だから、親切に私を導く。

私はこの出力を得ました。私は正しいですか？

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] 

私を親切に案内します。

Answer 1

その[OK]をありがとうしかし、私たちは通常、すべてのこの余分な情報が必要とは思わない、私は通常、次のコードを使用することを好む

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

私はそれはあなたの