数据指标
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基于灰度共生矩阵的五种图像纹理特征提取系统
本项目旨在利用灰度共生矩阵（GLCM）算法实现对数字图像的深度纹理特征分析与提取。系统通过对输入图像进行灰度化与量化处理，构建不同偏移量和角度方向（0°、45°、90°、135°）的灰度共生矩阵，并以此为基础计算出反映图像纹理结构的关键统计指标。核心功能包含五个特征维度的精确计算：熵（Entropy）用于描述图像内容的随机性与复杂程度；均匀度（Homogeneity）用于衡量像素分布的局部均匀性；相关性（Correlation）用于表征图像空间像素的线性依赖关系；能量（Energy）即角二阶矩，用于反映灰
