提取图像的GLCM矩阵

资 源 简 介

提取图像的GLCM矩阵

详 情 说 明

GLCM（灰度共生矩阵）是图像纹理分析中的经典方法，通过统计像素灰度值在特定空间关系下的共现概率来描述纹理特征。计算GLCM矩阵通常需要先确定两个关键参数：像素间距d和角度θ（常用0°、45°、90°、135°四个方向）。

Haralick提出的14个特征值基于GLCM矩阵进行二次计算，这些特征可分为三大类：对比度类（如对比度、差异性）、有序性类（如能量、熵）和统计类（如相关性）。每个特征从不同维度反映纹理特性，例如对比度特征能捕捉图像局部变化剧烈程度，而能量特征可衡量纹理均匀性。

实际应用中通常会对多个方向GLCM矩阵求均值后计算特征，或保留各方向特征作为独立维度。这些特征在医学影像分析、遥感图像分类、工业表面检测等领域有广泛应用，能有效区分不同纹理模式。