灰度共生矩阵纹理特征

资 源 简 介

灰度共生矩阵纹理特征

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。通过统计图像中特定空间关系的像素对出现的频率，可以提取出反映纹理特性的数值特征。在MATLAB中，利用灰度共生矩阵通常可以计算四个关键方向（0°、45°、90°、135°）的特征值，常见的特征包括对比度、相关性、能量和同质性。

对比度衡量图像中局部变化的剧烈程度，数值越大表示纹理越清晰；相关性反映像素之间的线性依赖关系，高相关性说明纹理方向性较强；能量体现了图像灰度分布的均匀性，值越高表示纹理越规则；同质性则描述像素值分布的局部一致性，数值接近于1时表示纹理越平滑。

在MATLAB中，通常先对图像进行灰度量化以减少计算量，然后调用相关函数生成指定方向和距离的共生矩阵，最后基于矩阵计算上述特征值。通过分析不同方向的特征值差异，可以判断纹理的方向性特性，例如木材年轮或织物纤维的走向。这种方法广泛应用于医学影像分析、遥感图像分类和工业表面检测等领域。