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しえログ

qiita との使い分けに悩んでる

Grey Level Co-occurrence Matrix メモ

Content-Based Image Retrieval に関する以下の比較検証論文読んでたら初っ端からして聞いたことのない手法だったので調べたメモ。

[1208.6335] Comparative Study and Optimization of Feature-Extraction Techniques for Content based Image Retrieval

Grey Level Co-occurrence Matrix とは

略して GLCM 。
サイズ { m } x { n }{ p } 階調のグレスケ画像 { I } に対して、各要素が以下の計算で求められるサイズ { p } x { p } の共起行列 { C } のこと。

{ \begin{eqnarray}
C_{\Delta x, \Delta y}(i, j) = \sum_{x=1}^n \sum_{y=1}^m
  \begin{cases}
    1 & \mathrm{if} \ I(x,y) = i \ \mathrm{and} \ I(x+\Delta x,y+\Delta y) = j\\
    0 & \mathrm{otherwise}
  \end{cases}
\end{eqnarray} }

つまり、オフセットによって定まる位置関係上のピクセル値パターンのカウントを階調分行って出来上がる行列のこと。
テクスチャ解析法としてかなりポピュラーらしい。

画像での一例

簡潔のため、下記のような4階調の4x4画像で考える。

0 0 1 1
0 0 1 1
0 2 2 2
2 2 3 3

このとき、  { (\Delta x, \Delta y) = (1, 0)} の場合は以下のような GLCM になる。

2 2 1 0
0 2 0 0
0 0 3 1
0 0 0 1

参考サイト

定義的にはもうちょい色々あるらしいけど、一旦よく使われるらしい second order なるやり方でした。