在 matlab 代码中使用灰度共生矩阵的特征提取

资 源 简 介

在 matlab 代码中使用灰度共生矩阵的特征提取

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，尤其在MATLAB中实现时，能够有效提取图像的二阶统计特征。这种方法通过分析像素之间的空间关系，为图像分类、目标识别等应用提供关键依据。

灰度共生矩阵的核心思想是计算图像中特定方向和距离上像素对的灰度值共现频率。在MATLAB中，通过内置函数可以方便地生成GLCM，并进一步提取对比度、相关性、能量和同质性等特征。这些特征能够量化图像的纹理属性，例如粗糙度、规律性和对比度。

对比度反映图像的局部变化程度，高对比度值通常对应明显的纹理或边缘。相关性衡量像素之间的线性依赖关系，高相关性表明纹理方向性强。能量表示灰度分布的均匀性，而同质性则描述局部纹理的相似程度。

在MATLAB中实现时，需注意选择合适的距离和方向参数，通常包括水平、垂直和对角方向。通过综合多个方向的GLCM特征，可以更全面地描述图像纹理，避免方向偏差。实际应用中，这些特征常作为分类器的输入，用于医学图像分析、遥感图像解译等领域。