灰度共生矩阵：图像纹理分析利器

灰度共生矩阵 (GLCM) 是一种用于分析图像纹理的强大工具，它通过研究图像中像素对的灰度关系来描述纹理特征。

核心原理：

GLCM 统计图像中具有一定空间关系的像素对的灰度值组合出现的频率。例如，它可以计算在特定距离和方向上，灰度值为 i 的像素与灰度值为 j 的像素同时出现的次数。

方向与距离：

通常，GLCM 会在 4 个主要方向上计算 (水平、垂直、45 度对角线、135 度对角线)，并且可以根据纹理特征选择不同的步长距离。

纹理特征提取：

通过 GLCM 可以计算多种纹理特征，常见的包括：

  • 能量： 反映图像灰度分布的均匀程度和纹理的粗细度。
  • 熵： 度量图像纹理的复杂程度，熵值越大，纹理越复杂。
  • 相关性： 表示图像纹理的方向性。
  • 对比度： 反映图像的清晰度和纹理沟壑的深浅。

MATLAB 实现：

MATLAB 提供了强大的图像处理工具箱，可以方便地计算 GLCM 和提取纹理特征。

应用领域：

GLCM 在图像分类、目标识别、医学图像分析等领域有广泛应用。