电气电子工程高级研究国际杂志
菜单类ISSNONLINE(2278-8875)PINT (2320-3765)
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吉里沙AB一号MC Chandashekhar2博士MZ库里安3
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本文介绍灰度共生矩阵硬件架构纹理是识别图像对象或感兴趣的区域时使用的重要特征之一统计检验纹理方法考虑像素空间关系GLCM, 也称灰度空间依存矩阵GLCM函数描述图像纹理特征,计算像素多常配有特定值和特定空间关系,生成GLCM并取出矩阵统计尺度GLCM二阶统计特征,内含图像中类似灰度值像素信息
关键字 |
| GLCM、FPGA、纹理分析、统计法 |
导 言 |
| GLCM表示图象或图象子区域特定大小的距离和角空间关系灰度共生矩阵, 也称共生分布GLCM从灰度图像创建GLCM从灰度图像创建GLCM包含信息说明灰度像素(灰度强度或东域值i多常发生或横向或垂直发生或相邻像素ji & j为图像灰度值 |
相关工作 |
| 灰度关联矩阵二阶统计测量,内含相似灰度值像素位置信息Haralick提取了许多统计特征,即Haralick纹理特征[1]使用GLCMs |
| 二阶统计[2]被定义为在随机定位图像随机长度底偶端点观察双灰值的可能性 |
| GLCM分析方向 |
| 开工水平(0+或180++) |
| 二叉垂直数(90+或270++/ |
| 3级右对角法(45++或225+++ |
| 4级左对角(135++或315+++P0P45P90P135 |
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| Fig.1显示图像方向分析[3]P(0摄氏度)、P(45摄氏度)、P(90摄氏度)、P(135摄氏度)。相邻像素传入x轴后称为0度方向分析相邻像素沿45度并被称为45度方向分析相邻像素沿90度并被称为90度方向分析相邻像素沿135度并被称为135度方向分析面向每一方向可计算GLCM或图像分区获取四种不同的GLCM |
| 下图解释如何为输入图像创建GLCM.考虑图2及其相应强度矩阵显示的输入图像 |
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| glCM为gxg矩阵,Ng为输入图像灰度数像素重复数计算并更新GLCM矩阵GLCM可按四方向创建,即0摄氏度、45摄氏度、90摄氏度、135摄氏度微博3,fig四叉5无花果6显示GLCM分别为0摄氏度、45摄氏度、90摄氏度、135摄氏度 |
| Haralick从GLCM提取了许多属性或特征提取Haralick特征GLCM应是一个对称并规范矩阵矩阵对称性,我们应该转置GLCM并加进原创GLCM获取归并矩阵,计算GLCM中所有元素之和并用所得和分母矩阵中每个元素从正对GLCM纹理特征提取 |
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FPGA实现 |
| FPGAGM实现块图7GLCM架构使用Verilog硬件描述语言实现拟议的GLM架构为8x8图像实施(8调,即从1到8灰色值图像实施)。 |
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结晶 |
| GLCM架构使用Verilog硬件描述语言实施(P0度)。后由标准XilinxISE10.1设计工具套件处理这些描述,这些套件执行合成、定位、路由选择和比特流生成(FPGA物理编程信息)。 |
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| 生成比特流倾入XIINX2VP30设备切片翻转流数为591,4输入LUT数为784,各代表总可用资源的2%微博8显示应用芯片手势设计输出更新矩阵显示GLCMa和b表示矩阵中的位置,c和d表示输入 |
结论 |
| 本文中,我们建议并实施了小说FPGA基础GLCM架构设计侧重于GLCM硬件实现设计完全安装硬件所得结果与模拟结果交叉检验 |
引用 |
