基于灰度共生矩阵的纹理特征提取

资 源 简 介

基于灰度共生矩阵的纹理特征提取

详 情 说 明

灰度共生矩阵（GLCM）是一种经典的纹理特征提取方法，主要用于分析图像的空间关系特征。其核心思想是通过统计图像中特定方向上具有特定灰度值的像素对出现的频率，从而反映图像的纹理特性。

典型的灰度共生矩阵特征提取流程包含以下关键步骤：

矩阵构建：首先需要确定分析方向和像素间距。常见的四个方向是0°、45°、90°和135°，间距通常取1个像素。对于每个方向，计算所有满足条件的像素对的联合概率分布。

特征计算：从构建的共生矩阵中可以提取多个统计特征。最常用的包括： 对比度：反映图像清晰度和纹理沟纹深浅 能量：表示图像灰度分布的均匀性 相关性：衡量灰度在行或列方向上的相似程度 同质性：体现局部灰度的一致性

方向处理：在实际应用中，通常会在四个主要方向上分别计算特征值，最终组合成多维特征向量（如4个方向×4个特征=16维）。这种做法能更全面地描述图像的纹理特性，因为纹理在不同方向上可能表现出不同的模式。

该方法在医学图像分析、遥感影像分类、工业表面检测等领域都有广泛应用。其优势在于能够量化人眼容易感知但难以描述的纹理特征，且对灰度变化具有较强的鲁棒性。