GLCM

基于灰度共生矩阵的图像纹理分析 1. 引言 在现代图像处理和分析领域，纹理分析能够帮助我们从图像中提取有关表面质感和结构的重要信息。 2. 灰度共生矩阵（GLCM）概述 灰度共生矩阵是一种描述图像中不同灰度级像素点在特定方向和间隔上的联合分布的工具，能够有效反映出纹理的空间依赖性。 3. 构建灰度共生矩阵的步骤 选择方向：0°、45°、90°、135°。 设置间隔距离：常用1个像素单位的间隔。 计算矩阵元素：分析同一方向上不同距离的灰度级关系。 4. 矩阵特征 对称性：如0°方向和180°方向的纹理相同。 矩阵阶数：取决于图像的灰度级数量。 元素分布：决定了纹理变化的频率、粗细和均匀性。 5. 二次统计特征量分析 对比度：反映纹理的清晰度或深浅变化。 相关性：描述像素间灰度的线性依赖关系。 能量：衡量纹理的均匀性。 同质性：表示纹理的平滑程度。 6. 应用场景 基于灰度共生矩阵的纹理分析在多个领域得到广泛应用，如云层分类、遥感图像区域识别等，成为图像处理和计算机视觉中的重要工具。 7. 结论 通过GLCM提取的统计特征，能够将复杂的纹理信息转化为可量化的指标，为进一步的图像识别和分析提供支持。

介绍了两种MPS参数优化方法的程序代码，基于GLCM的方法主程序是“GLCM_Method.m”，依赖于“GrayCoMatrix.m”和“HsimSimilarity.m”。此外，使用的第三方代码包括“sort_nat.m”和“rotateticklabel.m”。基于深度学习的方法主程序为“Program.cs”，相关文件有“Preprocessing_ImageFolder”、“ImageNetData.cs”及“MyDataTable.cs”。使用前需解压缩“demo data.rar”与“ML_Assets.rar”。

根据输入的GLCMS计算纹理特征的Matlab开发。

灰度共生矩阵（GLCM）是一种有效的特征提取工具，利用哈拉里克特征包括对比度、相关性和能量等信息量度，对图像进行详细分析。结合支持向量机（SVM），可以有效处理图像分类和识别问题。