MATLAB灰度矩阵

资 源 简 介

MATLAB灰度矩阵

详 情 说 明

灰度共生矩阵（GLCM）是图像处理中用于纹理分析的重要工具。它通过统计图像中特定空间关系的像素对灰度值出现的概率，将空间信息转化为灰度关系描述。

理解灰度共生矩阵的核心在于把握三个要素：距离参数(a,b)、灰度级数k和方向。当选取不同的(a,b)值时，实际上对应不同的扫描方向：水平(0°)、垂直(90°)、右对角线(45°)和左对角线(135°)。这种方向敏感性使其能捕捉纹理的方向特征。

构建过程本质上是二维联合概率统计：将N×N图像中所有满足偏移条件的像素对(g1,g2)出现频次统计为k×k矩阵，再归一化为概率值。对于细粒度纹理，通常采用(1,0)等小偏移量，而粗纹理可能需要更大的偏移。

在实际应用中，我们不会直接使用原始矩阵，而是从中提取对比度、相关性、能量等同质性等二次统计特征。这些特征量化了纹理的粗糙度、规律性等属性，广泛应用于医学图像分析、遥感分类等领域。MATLAB提供了现成的graycomatrix函数实现这一算法，但理解其原理对参数选择和结果解释至关重要。