用灰度共生矩阵提取五个纹理特征

资 源 简 介

用灰度共生矩阵提取五个纹理特征

详 情 说 明

灰度共生矩阵（GLCM）是图像处理中用于分析纹理特征的重要工具。它通过统计图像中像素对的灰度值关系，描述图像的纹理特性。常用的五个纹理特征包括：

熵（Entropy） 熵衡量图像纹理的复杂程度。若灰度分布均匀且随机性较高，熵值较大；反之，熵值较小。熵越大，表明图像纹理越复杂。

均匀度（Homogeneity） 均匀度反映图像局部区域的灰度变化平滑程度。值越接近1，说明纹理越均匀；值越低，说明纹理差异越大，边缘或突变区域较多。

相关性（Correlation） 相关性描述灰度值的线性依赖关系，反映纹理的结构规律性。高相关性表明像素间灰度变化有较强的线性关系，低相关性则意味着纹理较为随机。

能量（Energy） 能量代表图像灰度分布的集中程度。若某些灰度值频繁出现，能量值较高，说明纹理较为一致；反之，能量低则表明纹理变化较大。

对比度（Contrast） 对比度衡量图像中局部灰度变化的剧烈程度，常用于边缘或轮廓检测。对比度高说明纹理明暗差异明显，低对比度则意味着灰度过渡平缓。

这些特征广泛应用于图像分类、医学影像分析、遥感图像处理等领域，能够有效区分不同纹理模式。