Bonjour,

comme demandé, je pose ma version des Haralick's Features.
Elle est esentiellement basée sur le code de PseudoCode avec quelques éléments supplémentaires :
- On peux modifier la taille de la matrice de co-occurence. Sachez qu'il est souvent maladroit d'utiliser une matrice de co-occurence de 256. Dans la référence que je donne il est expliqué qu'il vaut mieux réduire le nombre de couleur avant de pratiquer cette analyse.
- J'avais des définitions différentes.
- Il y a en plus, la moyenne, l'inertie, une deuxième définition du contraste, la dissimilarité.
- Pour ceux qui pensent que l'énergie n'est pas implémenté, sachez qu'elle et égale à l'ASM.

J'avais moi aussi un problème de classification de texture et je l'ai résolu à 85% en utilisant toutes ces caractéristiques.

ATTENTION : cette classe utilise ma propre bibliothèque d'image => la méthode getPix(Y,X) !!!! je demande Y puis X, alors que dans la version de PseudoCode c'est l'inverse.

Code java : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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package rdf.textures;
 
import imagetiti.Image;
 
import java.util.Arrays;
 
 
/**
 * <p>Description : Classe qui calcule onze caracteristiques Haralick et cinq caracteristiques supplementaires.
 *  Grandement inspire du code recupere sur Developpez.com et produit par Xavier Philippeau.
 *  Toutes les formules presentees ainsi que les explications sur la taille variable de la matrice de co-occurence se trouvent dans la these de Djamel BRAHMI.
 *  Sinon regarder le lien : <html>http://murphylab.web.cmu.edu/publications/boland/boland_node26.html</html>.
 *  Les indices F1 a F11 sont des Haralick's Features, les autres sont des ajouts perso.
 *  - Moyenne
 *  - F1 - Second moment angulaire (homogeneite), egale a l'energie.
 *  - F2 - Contraste
 *  - F3 - Correlation
 *  - F4 - Variance
 *  - F5 - Moment des différences inverses OK
 *  - F6 - Moyenne des sommes
 *  - F7 - Variance des sommes
 *  - F8 - Entropie des sources
 *  - F9 - Entropie
 *  - F10 - Variance des differences
 *  - F11 - Entropie des differences
 *  - Dissimilarite
 *  - Homogeneite
 *  - Inertie
 *  </p>
 * <p>Date de creation : 26 septembre 2007.</p>
 * <p>Packages necessaires : imagetiti.</p>
 * <p>Copyright : Copyright (c) 2007.</p>
 * <p>Laboratoire : LSIS.</p>
 * <p>Equipe : Image et Modele, I&M (ex LXAO).</p>
 * 
 * @author Guillaume THIBAULT
 * @version 1.0
 */
 
 
public class Haralick
{
 
private int MSIZE = 256 ;
private double[][] matrix = new double[MSIZE][MSIZE] ; // matrices de densité spatiale (aka GLCM)
private Image image = null ; // image source
 
// precalculs
private double[] px_y = new double[MSIZE] ;  // Px-y(i)
private double[] pxy = new double[2*MSIZE] ; // Px+y(i)
 
private double[] features = new double[15] ; // valeurs specifiques de la texture
 
 
 
 
/**Constructeur, par defaut la dimension de la matrice de co-occurence est de 16.
 * @param image image (vignette) de la texture a analyser.*/
public Haralick(Image image)
	{
	this.image = image ;
	Calculer() ;
	}
 
 
/**Constructeur
 * @param image image (vignette) de la texture a analyser.
 * @param nbNiveauxGris Nombre de niveau de gris qui va engendre la dimension de la matrice de co-occurence. Lire les proprietes dans la these cite ci-dessus.*/
public Haralick(Image image, int nbNiveauxGris)
	{
	if ( nbNiveauxGris < 2 || nbNiveauxGris > 256 ) throw new Error("Parametre nbNiveauxGris(2..256) incorrect : " + nbNiveauxGris) ;
 
	this.MSIZE = nbNiveauxGris ;
	this.image = image ;
	Calculer() ;
	}
 
 
 
/** Methode qui lance et gere les differentes etapes de calcul.*/
private void Calculer()
	{
	int i, n = 4 ;
	int[] dx = new int[] {1, 1, 0,-1} ;
	int[] dy = new int[] {0, 1, 1, 1} ;
 
	for (i=0 ; i < n ; i++)
		{
		computeMatrix(dx[i], dy[i]) ;		
		precomputation() ;
 
		this.features[0] += Moyenne() ; // F0 - Moyenne
		this.features[1] += getF1() ; // F1 - Second moment angulaire (homogeneite), Egal à l'energie
		this.features[2] += getF2() ; // F2 - contraste
		this.features[3] += getF3() ; // F3 - correlation
		this.features[4] += getF4() ; // F4 - Variance
		this.features[5] += getF5() ; // F5 - Moment des différences inverses OK
		this.features[6] += getF6() ; // F6 - Moyenne des sommes
		this.features[7] += getF7(this.features[6]) ; // F7 - Variance des sommes
		this.features[8] += getF8() ; // F8 - Entropie des sources
		this.features[9] += getF9() ; // F9 - Entropie
		this.features[10] += getF10() ; // F10 - variance des differences
		this.features[11] += getF11() ; // F11 - Entropie des differences
		this.features[12] += Dissimilarite() ;
		this.features[13] += Homogeneite() ;
		this.features[14] += Inertie() ;
		}
 
	for(i=1 ; i < this.features.length ; i++) this.features[i] /= n ;
	}
 
 
 
 
/* ----------------------------------------- Calcules preliminaires et remplissage de la matrice ----------------------------------------- */
private void precomputation()
	{
	int i, j ;
 
	Arrays.fill(px_y, 0) ; // Px-y(i)
	for (j=0 ; j < MSIZE ; j++)
		for(i=0 ; i < MSIZE ; i++)
			px_y[Math.abs(i-j)] += matrix[i][j] ;
 
	Arrays.fill(pxy, 0) ; // Px+y(i)
	for (j=0 ; j < MSIZE ; j++)
		for (i=0 ; i < MSIZE ; i++)
			pxy[i+j] += matrix[i][j] ;
	}
 
 
 
private void computeMatrix(int dx, int dy)
	{
	int i, j ;
	for (i=0 ; i < MSIZE ; i++) Arrays.fill(matrix[i], 0) ; // raz matrice
 
	// calcul des co-occurences
	int sum = 0 ;
	int height = image.getHeight() ;
	int width = image.getWidth() ;
	for (int y0=0 ; y0 < height ; y0++)
		for (int x0=0 ; x0 < width ; x0++)
			{ // pour chaque pixel
			int v0 = (int)((double)MSIZE*(double)this.image.getPix(y0, x0)/256.0) ;
 
			// on cherche le voisin
			int x1 = x0 + dx ;
			if ( x1<0 || x1>=width ) continue ;
			int y1 = y0 + dy ;
			if ( y1<0 || y1>=height ) continue ;
			int v1 = (int)((double)MSIZE*(double)this.image.getPix(y1, x1)/256.0) ;
 
			// on incremente la matrice
			matrix[v0][v1]++ ;
			matrix[v1][v0]++ ;
			sum += 2 ;
			}
 
	// normalisation
	for (j=0 ; j < MSIZE ; j++)
		for (i=0 ; i < MSIZE ; i++)
			matrix[i][j] /= sum ;
	}
 
 
 
 
 
 
/* --------------------------------------------------------- Calcul des caracteristiques --------------------------------------------------------- */
/** Methode qui calcule la moyenne.
 * @return La moyenne.*/
private double Moyenne()
	{
	int i, j ;
	double mean = 0 ;
	for (j=0 ; j < MSIZE ; j++)
		for (i=0 ; i < MSIZE ; i++)
			mean += matrix[i][j] ;
	mean /= MSIZE*MSIZE ;
	return mean ;
	}
 
 
 
 
/** F1 - Methode qui calcule l'angle du moment du second ordre : ASM (homogeneite). Egal a la formule de l'energie.
 * @return L'angle du moment du second ordre.*/
private double getF1()
	{
	double h = 0.0	 ;
	for (int j=0 ; j < MSIZE ; j++)
		for (int i=0 ; i < MSIZE ; i++)
			h += matrix[i][j]*matrix[i][j] ;
	return h ;
	}
 
 
 
/** F2 - Methode qui calcule le contrast.
 * @return Le contrast.*/
private double getF2()
	{
	double contrast = 0.0 ;
	for (int n=0 ; n < MSIZE ; n++)
		for (int j=0 ; j < MSIZE ; j++)
			for (int i=0 ; i < MSIZE ; i++)
				if ( Math.abs(i-j) == n )
					contrast += (double)n*(double)n*matrix[i][j] ;
	return contrast ;
	}
 
 
 
/** F3 - Methode qui calcule la correlation.
 * @return La correlation.*/
private double getF3()
	{ // optimisation car matrice symetrique ==> distribution marginale sur X = distribution marginale sur Y
	//moyenne = somme { p(i,j) * i }
	int i, j ;
	double md_mean = 0 ;
	for (i=0 ; i < MSIZE ; i++)
		for(j=0 ; j < MSIZE ; j++)
				md_mean += i*matrix[i][j] ;
 
	double md_var = 0 ; // variance = somme { p(i,j) * (i-moyenne)^2 }
	for (i=0 ; i < MSIZE ; i++)
		for (j=0 ; j < MSIZE ; j++)
			md_var += matrix[i][j]*(i-md_mean)*(i-md_mean) ;
 
	if ( md_var <= 0 ) return 1 ;
 
	double sum = 0 ; // correlation = somme { (i-moyenne) * (j-moyenne) * p(i,j) / variance^2 }
	for(j=0 ; j < MSIZE ; j++)
		for(i=0 ; i < MSIZE ; i++)
			sum += matrix[i][j]*(i-md_mean)*(j-md_mean) ;
 
	return sum/(md_var*md_var) ;
	}
 
 
 
/** F4 - Methode qui calcule la variance.
 * @return La variance.*/
private double getF4()
	{
	int i, j ;
	double mean = 0 ;
	for (j=0 ; j < MSIZE ; j++)
		for (i=0 ; i < MSIZE ; i++)
			mean += matrix[i][j] ;
 
	mean /= MSIZE*MSIZE ;
 
	double variance = 0 ;
	for (j=0 ; j < MSIZE ; j++)
		for (i=0 ; i < MSIZE ; i++)
			variance += (i-mean)*(i-mean)*matrix[i][j] ;
 
	return variance ;
	}
 
 
 
 
/** F5 - Methode qui calcule la difference inverse.
 * @return La difference inverse.*/
private double getF5()
	{
	double invdiff = 0 ;
	for (int j=0 ; j < MSIZE ; j++)
		for(int i=0 ; i < MSIZE ; i++)
			{
			double coef = 1.0/(1.0+(i-j)*(i-j)) ; 
			invdiff += coef*matrix[i][j] ;
			}
	return invdiff ;
	}
 
 
 
/** F6 - Methode qui calcule la moyenne des sommes.
 * @return La moyenne des sommes.*/
private double getF6()
	{
	double sumavg = 0 ;
	for(int k=2 ; k < 2*MSIZE-1 ; k++) sumavg += k*pxy[k] ;
	return sumavg ;
	}
 
 
 
/** F7 - Methode qui calcule la variance des sommes.
 * @return La variance des sommes.*/
private double getF7(double f6)
	{
	double sumavg = f6 ;
	int sumvar = 0 ;
	for (int k=2 ; k < 2*MSIZE-1 ; k++) sumvar += (k-sumavg)*(k-sumavg)*pxy[k] ;
	return sumvar ;
	}
 
 
 
/** F8 - Methode qui calcule l'entropie des sources.
 * @return L'entropie des sources.*/
private double getF8()
	{
	double entropysrc = 0 ;
	for(int k=2 ; k < 2*MSIZE-1 ; k++)
		{
		if ( pxy[k] == 0 ) continue ;
		entropysrc += pxy[k]*Math.log(pxy[k]) ;
		}
	return -entropysrc ;	
	}
 
 
 
/** F9 - Methode qui calcule l'entropie.
 * @return L'entropie.*/
private double getF9()
	{
	double entropy = 0 ;
	for (int j=0 ; j < MSIZE ; j++)
		for (int i=0 ; i < MSIZE ; i++)
			{
			if ( matrix[i][j] == 0 ) continue ;
			entropy += matrix[i][j]*Math.log(matrix[i][j]) ;
			}
	return -entropy ;
	}
 
 
 
/** F10 - Methode qui calcule la variance des differences.
 * @return La variance des differences.*/
private double getF10()
	{
	int k ;
	double mean = 0 ;
	for (k=0 ; k < MSIZE-1 ; k++) mean += k*px_y[k] ;
	double var = 0 ;
	for (k=0 ; k < MSIZE-1 ; k++) var += (k-mean)*(k-mean)*px_y[k] ;
	return var ;
	}
 
 
 
/** F4 - Methode qui calcule l'entropie des differences.
 * @return L'entropie des differences.*/
private double getF11()
	{
	double entropydiff = 0 ;
	for (int k=0 ; k < MSIZE-1 ; k++)
		{
		if ( px_y[k]==0 ) continue;
		entropydiff += px_y[k]*Math.log(px_y[k]) ;
		}
	return -entropydiff ;
	}
 
 
 
/** Methode qui calcule la homogeneite.
 * @return La homogeneite.*/
private double Homogeneite()
	{
	double homogeneity = 0.0 ;
	for(int j=0 ; j < MSIZE ; j++)
		for(int i=0 ; i < MSIZE ; i++)
			homogeneity += matrix[i][j] / (1.0+Math.abs(i-j)) ;
	return homogeneity ;
	}
 
 
/** Methode qui calcule la dissimilarite.
 * @return La dissimilarite.*/
private double Dissimilarite()
	{
	double dissimilarity = 0.0 ;
	for(int j=0 ; j < MSIZE ; j++)
		for(int i=0 ; i < MSIZE ; i++)
			dissimilarity += matrix[i][j]*Math.abs(i-j) ;
	return dissimilarity ;
	}
 
 
/** Methode qui calcule l'inertie.
 * @return L'.*/
private double Inertie()
	{
	double inertie = 0.0 ;
	for(int j=0 ; j < MSIZE ; j++)
		for(int i=0 ; i < MSIZE ; i++)
			inertie += matrix[i][j]*Math.pow(i-j, 2.0) ;
	return inertie ;
	}
 
 
 
 
/* ---------------------------------------------------- Les getters ---------------------------------------------------- */
public String toString()
	{
	StringBuffer sb = new StringBuffer() ;
	for (int j=0 ; j < MSIZE ; j++)
		{
		for (int i=0 ; i < MSIZE ; i++) sb.append(matrix[i][j] + " ") ;
		sb.append("\n") ;
		}
	return sb.toString() ;
	}
 
 
 
/** Methode qui retourne la liste des caracteristiques.
 * @return Le tableau de double contenant les caracteristiques.*/
public double[] getFeatures()
	{
	return features ;
	}
 
 
}