python - GLCM图像中的黑色空间

我正在尝试使用Haralick描述的GLCM（能量，均一性等）为我拥有的一系列4波段（R，G，B，NIR）航空照片计算一些纹理度量。我已经在一个子集上进行了尝试，但是最终得到的图像大部分是空白的。我目前的理解是，它与灰度和levels参数有关，但我无法弄清楚。

我的日期很大（几个GB），所以我试图通过使用模块RIOS来提高效率（以400×400×nbands numpy数组读取图像，处理数据并将其写出到输出图像）。

我的输入场景可以找到here（200 MB）。

我的输出图像看起来像（由于黑色像素非常小，因此可能很难看到）：



我的代码是：

#Set up input and output filenames
infiles = applier.FilenameAssociations()
infiles.image1 = "infile.tif"

outfiles = applier.FilenameAssociations()
outfiles.outimage = "outfile.tif"

controls = applier.ApplierControls()
controls.progress = cuiprogress.CUIProgressBar()
# I ultimately want to use a window here
# which RIOS easily allows you to set up.
# For a 3x3 the overlap is 1, 5x5 overlap is 2 etc
#controls.setOverlap(4)

def doFilter(info, infiles, outfiles, controls=controls):
    grayImg = img_as_ubyte(color.rgb2gray(infiles.image1[3]))
    g = greycomatrix(grayImg, distances=[1], angles=[0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], symmetric=True, normed=True)
    filtered = greycoprops(g, 'energy')
    # create 3d image from 2d array
    outfiles.outimage = numpy.expand_dims(filtered, axis=0)


applier.apply(doFilter, infiles, outfiles, controls=controls)

显然这里有问题，因为我的输出不符合我的预期。我的猜测是与“ levels”参数有关。我已经在这里指出了一个解释：Black line in GLCM result可以很好地解释参数，但是我无法改善结果。

有人可以向我解释为什么我的结果显示出来，如何补救吗？

最佳答案

下面的代码计算与tif图像的NIR波段的偏移量“向上1像素偏移量”相对应的GLCM：

import numpy as np
from skimage import io
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops

x = io.imread('m_2909112_se_15_1_20150826.tif')
nir = x[:, :, 3]

glcm = greycomatrix(nir, [1], [np.pi/2], levels=256, normed=True, symmetric=True)

这是nir的样子：



将参数normed设置为True的效果是，将计算出的GLCM除以其总和，结果，glcm的元素具有相当小的值。这是一个示例：

In [48]: np.set_printoptions(precision=3)

In [49]: glcm[:5, :5, 0, 0]
Out[49]:
array([[  0.000e+00,   0.000e+00,   0.000e+00,   0.000e+00,   0.000e+00],
       [  0.000e+00,   2.725e-03,   6.940e-05,   3.725e-05,   2.426e-05],
       [  0.000e+00,   6.940e-05,   1.709e-04,   4.103e-05,   2.216e-05],
       [  0.000e+00,   3.725e-05,   4.103e-05,   4.311e-04,   4.222e-05],
       [  0.000e+00,   2.426e-05,   2.216e-05,   4.222e-05,   5.972e-05]])

要将glcm显示为图像，您需要对其重新缩放，例如：

from skimage.exposure import rescale_intensity
scaled = rescale_intensity(glcm[:,:,0,0])
io.imshow(scaled)