灰度共生距阵GLCM

资 源 简 介

灰度共生距阵GLCM

详 情 说 明

灰度共生矩阵（GLCM）是一种用于图像纹理分析的重要工具，它通过统计图像中特定距离和方向的像素对灰度值出现的频率来描述纹理特征。GLCM的核心思想是捕捉图像中像素间的空间关系，进而计算出多个有意义的纹理特征参数。

能量（Energy） 能量反映图像灰度分布的均匀程度和纹理的粗细度。当灰度共生矩阵中的元素分布较为集中时，能量值较大，说明图像纹理较为规则；反之，能量值较小则表明纹理较为复杂或杂乱。

对比度（Contrast） 对比度衡量图像的局部变化程度，反映纹理的清晰度和边缘的锐利度。对比度值越高，说明图像中明暗区域差异较大，纹理较深或边缘明显；反之，对比度低则表明图像较为平滑。

熵（Entropy） 熵用于度量图像纹理的随机性和复杂性。熵值越大，说明图像灰度分布越混乱，纹理越复杂；熵值较小则表明图像较为均匀或单调。

相关性（Correlation） 相关性描述图像中灰度值的线性依赖关系，反映纹理的一致性。高相关性意味着图像在某一方向上灰度变化较为规律，低相关性则说明纹理缺乏方向性规律。

无差度（Homogeneity） 无差度也称为同质性，衡量图像局部区域的相似性。无差度较高时，说明图像灰度变化平缓，纹理较为均匀；无差度较低则表明图像中存在较多突变或细节。

这些特征参数广泛应用于医学影像分析、遥感图像分类、工业检测等领域，能够有效区分不同纹理模式，为后续的图像分类、分割和目标识别提供重要依据。