matlab共生矩阵纹理特征提取

资 源 简 介

matlab共生矩阵纹理特征提取

详 情 说 明

灰度共生矩阵（GLCM）是MATLAB中用于图像纹理分析的重要工具，能够量化图像的纹理特征。该技术通过统计图像中特定方向上像素对的灰度值组合出现的频率，构建共生矩阵，进而提取反映纹理特性的特征量。

在图像处理应用中，常用的四个核心特征量及其计算原理如下：

能量（Energy）：反映图像灰度分布的均匀程度。当共生矩阵中的元素分布越集中时，能量值越大，表示纹理越均匀。

熵（Entropy）：衡量图像纹理的复杂程度。当共生矩阵中所有元素相等时熵值最大，纹理最复杂；当矩阵只有一个非零元素时熵值为0。

对比度（Contrast）：体现图像的清晰度和纹理沟纹深浅。对比度值大反映沟纹深，视觉效果突出。

相关性（Correlation）：表征图像纹理在行或列方向上的相似程度。当矩阵元素均匀相等时，相关值较大。

特征量标准差的计算补充了单一特征的离散程度信息，使特征向量更具区分度。这些特征量共同构成识别分类图像的有效输入向量，广泛应用于遥感图像分类、医学图像分析等领域。通过调整共生矩阵的生成参数（如距离和方向），可以提取不同尺度下的纹理特征。