GLCM图像中的黑色空间

Question

我试图用Haralick描述的GLCM (能量、同质性等)来计算一些纹理度量。一系列的4波段(R，G，B，NIR)航空照片，我有。我已经在一个子集上尝试过了，但是我最终得到的图像大多是空白的。我目前的理解是，这与灰度缩放和levels参数有关，但我无法理解。

我的日期非常大(几GB)，因此我试图通过使用RIOS模块(将图像读入为400×400×nband numpy数组，处理数据并写入输出映像)来提高效率。

我的输入场景可以找到这里 (200 MB)。

我的输出图像看起来像(这可能很难看到，因为黑色像素非常小)：

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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，这里出现了一些问题，因为我的输出与我预期的不一样。我猜这与“级别”参数有关。我在这里得到了一个解释：GLCM结果中的黑线，它很好地解释了参数，但是我无法改进我的结果。

有人能向我解释一下为什么我的结果如图所示，以及我怎样才能补救它？

Answer 1

下面的代码从你的tif图像的NIR波段计算出与偏移量“1像素偏移”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)

这就是nir的样子：

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将参数normed设置为True的效果是将计算得到的GLCM除以其总和，从而使glcm的元素具有较小的值。这是一个样本：

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，您需要重新设置它，例如：

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

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