tamura特征提取，MATLAB实现

%% 第四个指标 Linelikeness，线性度 %image=rgb2gray(imread('example.jpg')); %Flin=linelikeness(image,sita,4) %sita为directionality.m返回的结果 function Flin=linelikeness(graypic,sita,d) %d为共生矩阵计算时的像素间隔距离 n=16; [h,w]=size(graypic); %构造方向共生矩阵 PDd1=zeros(n,n); PDd2=zeros(n,n); PDd3=zeros(n,n); PDd4=zeros(n,n); PDd5=zeros(n,n); PDd6=zeros(n,n); PDd7=zeros(n,n); PDd8=zeros(n,n); for i=d+1:h-d-2 for j=d+1:w-d-2 for m1=1:n for m2=1:n %下方向 if (sita(i,j)>=(2*(m1-1)*pi/2/n) && sita(i,j)<((2*(m1-1)+1)*pi/2/n)) && (sita(i+d,j)>=(2*(m2-1)*pi/2/n) && sita(i+d,j)<((2*(m2-1)+1)*pi/2/n)) PDd1(m1,m2)=PDd1(m1,m2)+1; end %上方向 if (sita(i,j)>=(2*(m1-1)*pi/2/n) && sita(i,j)<((2*(m1-1)+1)*pi/2/n)) && (sita(i-d,j)>=(2*(m2-1)*pi/2/n) && sita(i-d,j)<((2*(m2-1)+1)*pi/2/n)) PDd2(m1,m2)=PDd2(m1,m2)+1; end %右方向 if (sita(i,j)>=(2*(m1-1)*pi/2/n) && sita(i,j)<((2*(m1-1)+1)*pi/2/n)) && (sita(i,j+d)>=(2*(m2-1)*pi/2/n) && sita(i,j+d)<((2*(m2-1)+1)*pi/2/n)) PDd3(m1,m2)=PDd3(m1,m2)+1; end %左方向 if (sita(i,j)>=(2*(m1-1)*pi/2/n) && sita(i,j)<((2*(m1-1)+1)*pi/2/n)) && (sita(i,j-d)>=(2*(m2-1)*pi/2/n) && sita(i,j-d)<((2*(m2-1)+1)*pi/2/n)) PDd4(m1,m2)=PDd4(m1,m2)+1; end %右下方向 if (sita(i,j)>=(2*(m1-1)*pi/2/n) && sita(i,j)<((2*(m1-1)+1)*pi/2/n)) && (sita(i+d,j+d)>=(2*(m2-1)*pi/2/n) && sita(i+d,j+d)<((2*(m2-1)+1)*pi/2/n)) PDd5(m1,m2)=PDd5(m1,m2)+1; end %右上方向 if (sita(i,j)>=(2*(m1-1)*pi/2/n) && sita(i,j)<((2*(m1-1)+1)*pi/2/n)) && (sita(i-d,j+d)>=(2*(m2-1)*pi/2/n) && sita(i-d,j+d)<((2*(m2-1)+1)*pi/2/n)) PDd6(m1,m2)=PDd6(m1,m2)+1; end %左下方向 if (sita(i,j)>=(2*(m1-1)*pi/2/n) && sita(i,j)<((2*(m1-1)+1)*pi/2/n)) && (sita(i+d,j-d)>=(2*(m2-1)*pi/2/n) && sita(i+d,j-d)<((2*(m2-1)+1)*pi/2/n)) PDd7(m1,m2)=PDd7(m1,m2)+1; end %左上方向 if (sita(i,j)>=(2*(m1-1)*pi/2/n) && sita(i,j)<((2*(m1-1)+1)*pi/2/n)) && (sita(i-d,j-d)>=(2*(m2-1)*pi/2/n) && sita(i-d,j-d)<((2*(m2-1)+1)*pi/2/n)) PDd8(m1,m2)=PDd8(m1,m2)+1; end end end end end f=zeros(1,8); g=zeros(1,8); for i=1:n for j=1:n f(1)=f(1)+PDd1(i,j)*cos((i-j)*2*pi/n); g(1)=g(1)+PDd1(i,j); f(2)=f(2)+PDd2(i,j)*cos((i-j)*2*pi/n); g(2)=g(2)+PDd2(i,j); f(3)=f(3)+PDd3(i,j)*cos((i-j)*2*pi/n); g(3)=g(3)+PDd3(i,j); f(4)=f(4)+PDd4(i,j)*cos((i-j)*2*pi/n); g(4)=g(4)+PDd4(i,j); f(5)=f(5)+PDd5(i,j)*cos((i-j)*2*pi/n); g(5)=g(5)+PDd5(i,j); f(6)=f(6)+PDd6(i,j)*cos((i-j)*2*pi/n); g(6)=g(6)+PDd6(i,j); f(7)=f(7)+PDd7(i,j)*cos((i-j)*2*pi/n); g(7)=g(7)+PDd7(i,j); f(8)=f(8)+PDd8(i,j)*cos((i-j)*2*pi/n); g(8)=g(4)+PDd8(i,j); end end tempM=f./g; Flin=max(tempM);%取8个方向的线性度最大值作为图片的线性度 end