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兽用B超系统中图像灰度的相关处理（下篇）
灰度共现矩阵,兽用B超图像的灰度共现矩阵反映了图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析兽用B超图像的局部模式结构及其排列规则的基础。作为纹理分析的特征量，往往不是直接应用计算的灰度共现矩阵，而是在灰度共现矩阵的基础上再提取纹理特征量，称为二次统计量一幅兽用B超图像的灰度级数一般是256级，这样级数太多会导致计算灰度共现矩阵大，计算量大。因此，在求灰度共现矩阵之前，常压缩为较低等级。
在兽用B超纹理图像中，在某个方向上相隔一定的距离的一对像元灰度出现的统计规律，应当能具体反映这个兽用B超图像的纹理特性。可以用一对像元的灰度共现矩阵来描述这个统计规律，进而由其计算出一些参数定量描述这个纹理的特性.
根据正常动物肝脏、脂肪肝、肝硬化在兽用B超超声图像的纹理特征，应用灰度共生矩阵特征描述方法，对不同兽用B超超声图像的感兴趣区域进行特征参数的提取，并将其所反映的规律与分类方法进行对比验证.通过BP网络各参数的合理调配，可使兽用B超动物组织纹理的自动识别和分类达到良好的分辨率。针对动物肝脏纹理的采样间隔及二次量化灰度级作了合理的选取并得到较好的效果，在纹理特征提取上，有人正着手研究采用频率和空间域具有良好局部描述的小波进行纹理分析
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