灰度共生矩阵提取图像纹理特征

资 源 简 介

灰度共生矩阵提取图像纹理特征

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分布来刻画纹理特性，能够有效量化图像的粗糙度、对比度、均匀性等视觉特征。

构建灰度共生矩阵需要预先确定两个关键参数：像素对的距离和方向。常见的计算方向包括0°、45°、90°和135°四个角度。通过在不同方向上计算像素灰度值的共生概率，可以全面捕捉纹理的方向特性。

从灰度共生矩阵中可以提取多种统计特征量，最常用的包括： 对比度（Contrast）：反映图像的清晰度和纹理沟纹深浅 能量（Energy）：体现图像灰度分布的均匀程度 相关性（Correlation）：描述灰度共生矩阵元素的相似性 同质性（Homogeneity）：度量图像局部灰度变化的程度

特征向量FC通常由多个不同方向和距离下的纹理特征值组合而成，能够全面表征图像的纹理属性。在实际应用中，通过调整灰度共生矩阵的参数和选择适当的特征量，可以针对不同场景优化特征提取效果。这种纹理分析方法广泛应用于医学影像、遥感图像分类、工业检测等领域。