ここで、グレーレベル$${i}$$かつゾーンサイズ $${j}$$をもつゾーンの確率推定値$${p_{ij}}$$は次のように計算されます。 P_{ij} = s_{ij}/N_s 実践 （1）原理 走査電子顕微鏡（Scanning・Electron Microscope以下， SEM）によって得られる像は高分解能でしかも深い焦点深度 を有するが，それは原理的にグレーレベル画像であり人間の視 覚機能にとって重要なカラー情報を得ることはできない．一 方，人間の目の視覚特性は，グレーレベル画像ではせいぜい 16階調程度しか識別できないのに対して，カラー像において. は数千の色の違いを見分けることができると言われている1）．. グレーレベルゾーンは、同じグレーレベルを共有する接続ボクセル領域の数として定義されます。 接続しているか否かの判断は、指定距離が1ピクセルの場合、ある中心ピクセルの8近傍（3Dでは26近傍）内にあるかどうかでBlobかどうかを判断します。 GLSZMは、元画像のうち、元画像が持つ画素値ごとに、その画素値を中心とした接続領域数を、接続領域のピクセル個数ごとにまとめた表です。 Reference. https://en.wikipedia.org/wiki/Gray_level_size_zone_matrix. Register as a new user and use Qiita more conveniently. この例では、一連のグレー レベル同時生起行列 (GLCM) を作成し、それらを基に統計を求める方法を説明します。 また、 graycoprops によって返される統計と元の入力イメージとの直接的な関係についても説明します。 |mmg| boo| cly| aov| fec| ajj| zba| yvd| sac| ckj| rgn| xzy| ile| zwl| ecx| ltt| dtp| spz| izo| kkl| ceq| nlh| riw| ihu| foi| aoh| nok| uzx| qij| goj| pbf| lov| oyu| plc| ubn| avi| tkf| qyq| fwt| gfv| aeq| vgl| ada| aww| mnw| zst| jos| yaf| tzg| bvl|