R Language
ラスタと画像解析

前書き

GLCMテクスチャの計算

グレーレベル共起行列 （Haralick et al。1973）は、画像解析のための強力な画像特徴である。 glcmパッケージは、R内のRasterLayerオブジェクトのそのような単体機能を計算するための使いやすい関数をRasterLayerます。

library(glcm)
library(raster)

r <- raster("C:/Program Files/R/R-3.2.3/doc/html/logo.jpg")
plot(r)

一方向のGLCMテクスチャの計算

rglcm <- glcm(r, 
              window = c(9,9), 
              shift = c(1,1), 
              statistics = c("mean", "variance", "homogeneity", "contrast", 
                             "dissimilarity", "entropy", "second_moment")
              )

plot(rglcm)

回転不変テクスチャの計算機能

テクスチャの特徴は、4つの方向（0°、45°、90°、135°）で計算し、回転不変の1つのテクスチャに結合することもできます。これのキーはshiftパラメータです：

rglcm1 <- glcm(r, 
              window = c(9,9), 
              shift=list(c(0,1), c(1,1), c(1,0), c(1,-1)), 
              statistics = c("mean", "variance", "homogeneity", "contrast", 
                             "dissimilarity", "entropy", "second_moment")
              )

plot(rglcm1)

数学的形態学

パッケージmmandは、n次元配列の数学的形態の計算のための関数を提供します。ちょっとした回避策を使って、ラスターイメージの計算も可能です。

library(raster)
library(mmand)

r <- raster("C:/Program Files/R/R-3.2.3/doc/html/logo.jpg")
plot(r)

最初に、カーネル（移動ウィンドウ）は、サイズ（例えば、9x9）および形状タイプ（例えば、 disc 、 boxまたはdiamond ）で設定されなければならず、

sk <- shapeKernel(c(9,9), type="disc")

その後、ラスタ層は、 erode()関数の入力として使用される配列に変換する必要があります。

rArr <- as.array(r, transpose = TRUE)
rErode <- erode(rArr, sk)
rErode <- setValues(r, as.vector(aperm(rErode)))

erode()他に、形態学的関数dilate() 、 opening() 、 closing()をこのように適用することができます。

plot(rErode)