灰度共生矩阵
gee计算灰度共生矩阵
gee计算灰度共生矩阵
灰度共生矩阵是用于分析图像纹理特征的统计工具。
它通过计算图像
中不同位置像素之间的灰度值关系来描述纹理特征。
计算灰度共生矩阵的过程如下：
1. 将图像转换为灰度图像，即将彩色图像的RGB通道合并为一个灰度值。
2. 设定灰度级数，即确定灰度共生矩阵的维度。
灰度级数表示灰度值
的范围，例如常用的是256级灰度（0-255）。
3. 设置灰度共生矩阵的偏移量和方向。
偏移量表示计算灰度共生矩阵
时像素间的距离，通常选择水平、垂直和对角线方向。
方向可以选择0度、45度、90度和135度。
4. 对于图像中的每个像素，找到其周围像素。
根据设定偏移量和方向，在相应的位置上记录像素对之间的灰度值关系。
5. 统计每种灰度值对出现的频率，得到灰度共生矩阵。
6. 可以对灰度共生矩阵进行进一步的统计分析，如计算灰度共生矩阵
的熵、能量、均匀性等特征。
灰度共生矩阵的计算可以用于图像分析、分类和识别。
获取灰度共生
矩阵后，可以利用其特征来描述纹理特征，进一步应用于图像处理和
计算机视觉领域中的任务。
opencvpython灰度共生矩阵纹理特征
灰度共生矩阵(GLCM)是一种常用的纹理特征提取方法，特别是在图像处理和计算机视觉领域。
它通过统计图像中像素对的灰度级信息来描述纹理特性。
在OpenCV的Python实现中，可以通过如下步骤来实现：1. 首先，你需要将彩色图像转化为灰度图像，可以使用`cv2.cvtColor()`函数。
2. 然后，你需要定义一个距离和角度参数。
这些参数将用于在图像中移动像素对。
3. 接下来，你需要定义一个函数来计算灰度共生矩阵。
这个函数将遍历图像中的所有像素对，并使用灰度共生矩阵的公式来计算每个像素对的灰度级信息。
4. 最后，你可以使用这个灰度共生矩阵来提取图像的纹理特征。
这些特征可能包括对比度、相关性、能量和熵等。
下面是一个简单的示例代码：```pythonimport cv2import numpy as np# 读取图像image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 定义距离和角度参数distance = 1angle = np.pi/4# 定义灰度共生矩阵函数def calculate_glcm(image, distance, angle):width, height = image.shapeglcm = np.zeros((256, 256))for x in range(0, width-distance):for y in range(0, height-distance):i = image[x][y]j = image[x+distance][y+distance]glcm[i][j] += 1return glcm/np.sum(glcm)# 计算灰度共生矩阵glcm = calculate_glcm(image, distance, angle)# 提取纹理特征contrast = np.sum(glcm[0:8, 0:8]) # 对比度特征correlation = np.sum(glcm*np.outer(np.arange(256), np.arange(256))) # 相关性特征energy = np.sum(glcm**2) # 能量特征entropy = -np.sum(glcm*np.log2(glcm+1e-10)) # 熵特征```请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行修改和优化。
灰度共生矩阵标准化
灰度共生矩阵标准化
灰度共生矩阵是一种用于描述数字图像特征的方法，在图像处理、模式识别等领域有广泛的应用。
在使用灰度共生矩阵进行特征提取时，通常需要进行标准化处理，以便更准确地描述图像的特征。
灰度共生矩阵标准化可以通过以下步骤完成：
1. 将灰度共生矩阵中的每个元素除以矩阵中所有元素的总和，
得到每个元素的相对频率。
2. 将相对频率矩阵中的每个元素除以矩阵中所有元素的平均值，得到每个元素的标准化值。
这样得到的矩阵中，每个元素的值都在0到1之间，并且矩阵中所有元素的平均值为1。
3. 可以进一步将标准化矩阵中的每个元素进行平方或开方等处理，以便更好地描述图像的特征。
通过灰度共生矩阵标准化处理，可以更准确地描述数字图像中的纹理特征，提高图像处理和模式识别的准确度和可靠性。
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共生灰度矩阵
共生灰度矩阵
灰度共生矩阵（Gray-level Co-occurrence Matrix，GLCM）是一种用于纹理分析的统计方法，它描述了图像中灰度级空间依赖性的矩阵。
这种矩阵反映了图像灰度关于方向、相邻间隔和变化幅度的综合信息，是分析图像的局部模式和它们排列规则的基础。
在灰度共生矩阵中，每个元素表示在特定方向和距离下，两个像素点具有特定灰度级别的联合出现的频率。
例如，如果一个元素的值很大，这意味着在这个特定的方向和距离下，这两个灰度级别经常一起出现。
此外，灰度共生矩阵中的元素还可以通过一些公式计算出一些纹理特征值，如对比度、能量、熵等。
这些特征值可以提供关于图像纹理的更多信息，例如图像的粗糙度、对比度、方向性等。
灰度共生矩阵在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用，例如用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。
它可以帮助我们提取图像的纹理信息，从而更好地理解图像的内容和结构。
灰度共生矩阵14个特征计算公式
灰度共生矩阵14个特征计算公式一、前言在图像处理和分析领域，灰度共生矩阵是一种重要的特征提取方法。
它能够描述图像中像素之间的灰度分布关系，对于图像的纹理特征分析有着重要的作用。
在本文中，我们将深入探讨灰度共生矩阵的14个特征计算公式，帮助读者更好地理解和应用这一方法。
二、概述灰度共生矩阵灰度共生矩阵（GLCM，Gray Level Co-occurrence Matrix）是由一对像素值的相对空间关系组成的矩阵，它反映了图像中不同灰度级在特定方向上的频率分布。
通过对灰度共生矩阵的分析，可以提取出图像的纹理特征，以及描述图像中不同灰度级之间的关系。
在计算灰度共生矩阵特征时，通常需要使用一些公式来进行计算。
接下来，我们将逐个介绍这14个特征的计算公式。
三、14个特征计算公式1. 能量（Energy）能量是灰度共生矩阵中元素的平方和，用来描述图像的纹理粗细程度。
其计算公式如下：\[ E = \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} P(i, j)^2 \]2. 对比度（Contrast）对比度衡量了灰度共生矩阵中不同灰度级对比程度的平均值，其计算公式如下：\[ C = \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} (i-j)^2 P(i, j) \]3. 相关性（Correlation）相关性度量了灰度共生矩阵中不同灰度级之间的相关性，其计算公式如下：\[ \mu_x = \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} i P(i, j) \]\[ \sigma_x^2 = \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} (i - \mu_x)^2 P(i, j) \]\[ \mu_y = \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} j P(i, j) \]\[ \sigma_y^2 = \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} (j - \mu_y)^2 P(i, j) \]\[ \rho = \frac{\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} (i - \mu_x)(j -\mu_y)P(i, j)}{\sigma_x\sigma_y} \]4. 逆差矩（Inverse Difference Moment）逆差矩描述了灰度共生矩阵中不同灰度级的逆差程度，其计算公式如\[ IDM = \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} \frac{1}{1+(i-j)^2}P(i, j) \]5. 熵（Entropy）熵用来描述图像的纹理复杂程度，其计算公式如下：\[ EN = -\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N}P(i, j) \log{P(i,j)} \]6. 惯性（Inertia）惯性描述了灰度共生矩阵中不同灰度级分布的惯性程度，其计算公式如下：\[ I = \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} (i-\mu)^2P(i, j) \]7. 聚集度（Cluster Shade）聚集度描述了灰度共生矩阵中灰度级分布的聚集程度，其计算公式如下：\[ CS = \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} (i+j-\mu_x-\mu_y)^3 P(i, j) \]8. 聚集度（Cluster Prominence）聚集度描述了灰度共生矩阵中灰度级分布的聚集程度，其计算公式如下：\[ CP = \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} (i+j-\mu_x-\mu_y)^4 P(i,9. 最大概率（Maximum Probability）最大概率描述了灰度共生矩阵中灰度级对的概率最大值，其计算公式如下：\[ MP = \max{(P(i, j))} \]10. 反转矩（Inverse Variance）反转矩描述了灰度共生矩阵中不同灰度级的反转程度，其计算公式如下：\[ IV = \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} \frac{1}{(i-j)^2}P(i, j) \]11. 自相关度（Autocorrelation）自相关度描述了图像灰度级的自相关程度，其计算公式如下：\[ AC = \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} i j P(i, j) \]12. 极大概率（Maximum Probability）极大概率描述了灰度共生矩阵中灰度级的概率最大值，其计算公式如下：\[ MP = \max{(P(i, j))} \]13. 对比度（Contrast）对比度描述了灰度共生矩阵中不同灰度级之间的对比程度，其计算公式如下：\[ C = \sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N} (i-j)^2P(i, j) \]14. 最小概率（Minimum Probability）最小概率描述了灰度共生矩阵中灰度级的概率最小值，其计算公式如下：\[ MP = \min{(P(i, j))} \]四、总结和回顾通过对灰度共生矩阵14个特征计算公式的介绍，我们对灰度共生矩阵的特征提取方法有了更深入的理解。
灰度共生矩阵 homogeneity阈值
灰度共生矩阵homogeneity阈值全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix，GLCM）是一种用于描述图像纹理特征的强大工具，它可以通过统计图像中灰度值对出现的概率来分析图像的纹理信息。
GLCM是在空间域上对图像进行分析的一种方法，它可以提取出图像中不同灰度级之间的空间关系，并通过计算灰度共生矩阵的各种统计特征来描述图像的纹理特征。
GLCM的一种常用特征就是Homogeneity，即灰度共生矩阵的均匀性。
Homogeneity反映了图像纹理中灰度级之间的平滑程度，它可以描述图像中纹理的细腻程度及复杂度。
在GLCM中，Homogeneity 的计算方法可以通过公式来表示：Homogeneity = ∑(i,j) p(i,j) / (1 + |i - j|)p(i,j)表示灰度值i和j的共生概率，|i - j|表示灰度级之间的绝对差值。
Homogeneity越大，表示图像的纹理越均匀，反之则表示纹理越不均匀。
通过调整GLCM的Homogeneity阈值，可以实现对不同纹理特征的识别和分类。
在图像分析和处理中，Homogeneity阈值的选择对图像纹理特征的提取和分析至关重要。
Homogeneity阈值的选择也受到GLCM的特征参数的影响。
在进行Homogeneity阈值设置时，需要根据GLCM的特征参数进行合理的调整，以获得更加准确和稳定的图像纹理特征描述。
以上就是关于【灰度共生矩阵Homogeneity阈值】的一些基本介绍和分析，希望对读者有所帮助。
希望通过本文的介绍，读者对GLCM的Homogeneity特征及其阈值的选择有了更深入的了解，能够更好地应用于图像处理和分析领域。
第二篇示例：灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是图像处理中常用的一种描述灰度分布特性的工具，它通过统计图像中像素点灰度级别之间的共生关系来分析图像的纹理特征。
灰度共生矩阵14个特征
灰度共生矩阵14个特征
灰度共生矩阵是一种基于灰度值的图像特征描述方法，在图像处理、目标识别和分类等领域有着广泛的应用。
灰度共生矩阵可以获取图像中像素间的空间关系和灰度值间的相互关系，可以生成14个不同的特征，用于描述图像的纹理信息。
下面将分别介绍这14个特征。
1.能量（Energy）
能量是指灰度共生矩阵中所有元素平方和的平方根，它描述的是图像中纹理信息的整体强度和均匀程度。
2.对比度（Contrast）
对比度是指各个灰度级之间出现的次数和相对强度的加权平均差值，即所有元素平方的加权和。
对比度描述了灰度级之间的突变或分散程度。
3.相关性（Correlation）
4.同质性（Homogeneity）
同质性是指灰度共生矩阵中每个元素与它相邻元素之间的相似度大小，它描述了像素之间的相似性和连通性。
5.熵（Entropy）
6.灰度平均值（Mean）
7.方差（Variance）
9.相关度（Cluster Shade）
10.互信息（Cluster Prominence）
11.对角线平均值（Diagonal Mean）
对角线相关性是指灰度共生矩阵中对角线元素之间的相关性，它描述了图像中对角线区域的纹理信息的方向性和规则性。
14.梯度（Gradient）
梯度是指图像中每个像素和周围像素之间的灰度差，它描述了图像中的轮廓信息。
灰度共生矩阵八个纹理特征
灰度共生矩阵八个纹理特征灰度共生矩阵是图像处理领域中常用的一种特征提取方法，其八个纹理特征可以快速、准确地描述图像的纹理特征。
下面我们就来详细介绍一下灰度共生矩阵八个纹理特征。
第一步，灰度共生矩阵的计算。
灰度共生矩阵是一种二维矩阵，用来描述图像中每种灰度值像素与其相邻像素的空间位置关系。
灰度共生矩阵的特征值，直接与图像的纹理特征相关。
第二步，各向同性的方差特征。
通过计算灰度共生矩阵中各向同性方差的平均值，可以简单地描述被分析图像的纹理特征，在统计分析时常常被使用。
第三步，方向性差异特征。
使用灰度共生矩阵构建方向性纹理特征，可以通过计算每个方向的概率分布，描述图像中不同方向纹理的差异。
第四步，灰度分布均匀度特征。
用来描述图像的灰度差异程度，一般是计算灰度值的标准差，标准差越小，灰度分布越均匀，图像质量越好。
第五步，灰度共生矩阵的能量特征。
计算灰度共生矩阵的能量值，有助于描述图像中出现频次较高的灰度值。
第六步，灰度共生矩阵的相关度特征。
描述灰度级之间纹理依赖关系的特征，计算灰度值之间的相关性。
第七步，灰度共生矩阵的对比度特征。
计算灰度共生矩阵的对比度，描述图像纹理的明暗变化程度。
第八步，灰度共生矩阵的熵特征。
描述灰度共生矩阵中信息的随机性，熵越高，灰度分布越杂乱，图像质量越低。
综上所述，灰度共生矩阵八个纹理特征可以有效地描述图像的纹理特征，应用广泛。
在实际应用中，可以根据实际需求选取不同的特征进行分析，以更准确地得出结论，提升数据分析的准确性和有效性。
灰度共生矩阵计算实例
灰度共生矩阵计算实例灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，简称GLCM）是计算机视觉中常用的一种特征提取方法，用于描述图像纹理的统计特性。
它通过分析图像中不同像素点之间的灰度值关系，提取出图像的纹理信息。
GLCM矩阵是一个二维矩阵，每个元素表示两个像素点之间的灰度关系。
通常，我们可以选择四个方向（水平、垂直、45度和135度）来计算GLCM。
GLCM中的元素值表示了在给定方向上，两个像素点的灰度值同时出现的频率。
接下来，我们将介绍一个简单的实例来计算GLCM。
首先，我们需要导入一张灰度图像，并将其转换为灰度图像。
然后，选择一个感兴趣的区域或整个图像作为计算GLCM的区域。
接着，我们需要选择计算GLCM的一些参数，包括灰度级别、距离、角度等。
灰度级别表示矩阵的大小，距离表示两个像素点之间的间隔距离，角度表示计算GLCM的方向。
一般来说，我们可以选择8位灰度级别（0-255），距离为1，角度为0度（水平方向）。
然后，我们可以使用选定的参数计算GLCM矩阵。
对于每个像素点，我们可以在指定的方向上查找其相邻像素点，并统计两个像素点的灰度值对在GLCM矩阵中的位置。
如果两个像素点的灰度值对在GLCM矩阵中的位置已经存在，则对应元素值加一，否则在GLCM矩阵中创建一个新的元素。
最后，我们可以对GLCM矩阵进行归一化处理，将每个元素的值除以GLCM矩阵中所有元素之和，以得到归一化的GLCM矩阵。
归一化后的GLCM矩阵可以用来提取图像的纹理特征，例如对比度、相关性、能量和熵等。
总结而言，灰度共生矩阵是一种用于描述图像纹理特征的统计方法。
通过计算图像中不同像素点之间的灰度值关系，我们可以得到灰度共生矩阵，进而提取出图像的纹理特征。
这些纹理特征对于图像分类、目标检测和图像处理等领域具有重要的应用价值。
灰度协方差矩阵与灰度共生矩阵
灰度协方差矩阵与灰度共生矩阵
首先，我们来了解一下灰度协方差矩阵。
灰度协方差矩阵是用
来描述图像中像素灰度值之间的相关性的。
它通过计算图像中像素
之间的协方差来描述它们之间的关系。
通过灰度协方差矩阵，我们
可以得到图像中不同区域的灰度分布特征，从而可以用来进行图像
的纹理分析和识别。
而灰度共生矩阵是描述图像中像素灰度值相互关系的统计方法。
它通过统计图像中相邻像素对出现的频率和灰度级别之间的关系来
描述图像的纹理特征。
通过灰度共生矩阵，我们可以得到图像中不
同方向和距离下像素灰度值的分布特征，从而可以用来进行图像的
纹理分析和识别。
这两种方法在图像处理中有着广泛的应用，比如在医学影像分
析中用来进行肿瘤检测和诊断、在地质勘探中用来进行岩石纹理分析、在农业领域用来进行作物病害的检测等等。
总之，灰度协方差矩阵和灰度共生矩阵是图像处理中常用的特
征提取方法，它们可以用来描述图像的纹理特征，对于图像的分析
和识别具有重要的意义。
希望本文可以帮助读者更好地理解这两种方法的原理和应用。
灰度共生矩阵
灰度共生矩阵概念：像素灰度在空间位置上的反复出现形成图像的纹理，GLCM是描述具有某种空间位置关系两个像素灰度的联合分布含义：就是两个像素灰度的联合直方图，是一种二阶统计量就是两个像素点的关系。
像素关系可以根据不同的纹理特性进行选择，也就是的大小可以自由选像素的空间位置关系：取。
对于较细的纹理分析可以取像素间距为1，是水平扫描；是垂直扫描；是45度扫描；是135度扫描（原博文有错误）。
一旦位置空间确定，就可以生成灰度共生矩阵。
矩阵的物理意义：用表示灰度共生矩阵，它是一个的矩阵（L为灰度级，就是一幅图中包含的不同灰度或者颜色的个数），是具有空间位置关系且灰度分别为i和j的两个像素出现的次数或频率（归一化）例如：下图是某纹理像素的放大，和对应的像素灰度矩阵此图像只有三种灰度，故灰度级为3，灰度共生矩阵是一个3*3的矩阵归一化形式为改变位置空间的定义，灰度共生矩阵相应地改变：归一化形式为：矩阵的特征量：从灰度共生矩阵上可以简单的看出，如果对角附近的元素有较大的值，说明图像的像素具有相似的像素值，如果偏离对角线的元素会有比较大的值，说明像素灰度在局部有较大变化。
为了得到更多的纹理特征，我们还需要在进行计算：对比度）（或反差）（contrast）：纹理沟纹越深，其对比度越大，视觉效果越清晰；反之，对比度小，则沟纹浅，效果模糊。
灰度差即对比度大的象素对越多，这个值越大。
灰度公生矩阵中远离对角线的元素值越大，con越大。
所以con越大图像越清晰相关度（inverse different moment）：度量空间灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度，因此，相关值大小反映了图像中局部灰度相关性。
当矩阵元素值均匀相等时，相关值就大;相反，如果矩阵像元值相差很大则相关值小。
能量：是灰度共生矩阵元素值的平方和，所以也称之为能量，反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。
ASM值大表明一种较均一和规则变化的纹理模式。
熵（entropy）：熵在物理中的含义就是物体的规则度，越有序熵越小，越无序熵越大。
灰度共生矩阵
1 引言图像识别是随计算机的发展而兴起的一门学科，现已渗透各个领域。
如生物学中的色体特性研究；天文学中的望远镜图像分析；医学中的心电图分析、脑电图分析、医学图像分析；军事领域中的航空摄像分析、雷达和声纳信号检测和分类、自动目标识别等等。
当前，对图像分类识别的常用方法是先提取图像特征，再进行特征值的归类。
图像特征包括几何特征、形状特征、颜色特征、纹理特征等等。
本文主要针对图像的纹理特征进行提取、分析，最后实现具有显著纹理特性的图像的分类识别。
2 图像的纹理特征纹理是景物的一个重要特征。
通常认为纹理是在图像上表现为灰度或颜色分布的某种规律性，这种规律性在不同类别的纹理中有其不同特点。
纹理大致可分为两类：一类是规则纹理，它由明确的纹理基本元素（简称纹理基元）经有规则排列而成，常被称为人工纹理。
另一类是准规则纹理，它们的纹理基元没有明确的形状，而是某种灰度或颜色的分布。
这种分布在空间位置上的反复出现形成纹理，这样的重复在局部范围内往往难以体察出来，只有从整体上才能显露。
这类纹理存在着局部不规则和整体规律性的特点，常被称为自然纹理。
纹理特征可用来描述对象物表面的粗糙程度和它的方向性，也可用来分析生物材料组织，或者用来进行图像分割。
纹理特征提取的方法随纹理类别的不同而不同，一般，规则纹理采用结构分析方法，准规则纹理采用统计分析方法。
3 灰度共生矩阵由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两象素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。
灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。
3.1 灰度共生矩阵生成灰度直方图是对图像上单个象素具有某个灰度进行统计的结果，而灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两象素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。
取图像(N×N)中任意一点（x，y）及偏离它的另一点（x+a，y+b），设该点对的灰度值为（g1，g2）。
灰度共生矩阵 homogeneity阈值-概述说明以及解释
灰度共生矩阵homogeneity阈值-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容可以如下编写：1.1 概述灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是一种用于描述图像纹理特征的统计工具。
它通过统计图像中灰度级相邻像素对出现的频率和位置关系，可以获取到大量关于图像纹理、形状和结构等方面的信息。
由于其简单有效的原理和广泛的应用领域，GLCM在图像处理、模式识别、计算机视觉以及医学图像分析等领域得到了广泛的研究和应用。
而homogeneity（均匀度）则是灰度共生矩阵中的一种纹理特征度量指标，用于描述图像纹理的统一性和规律性。
它通过计算灰度共生矩阵中不同灰度级像素对之间的差异程度，来刻画图像的均匀程度。
在实际应用中，homogeneity常常用于图像分割、图像分类、目标检测等任务中，能够有效提取和表达图像的纹理信息。
本文旨在探讨灰度共生矩阵homogeneity的阈值选择与调整方法。
阈值的选取是影响homogeneity计算结果的重要因素之一，不同的阈值选择策略可能会导致不同的分割或分类效果。
因此，在本文中，我们将介绍不同的阈值选择方法，并通过实验证明其对homogeneity计算结果的影响。
同时，我们还将讨论如何根据具体应用场景自适应地调整阈值，以获得更好的结果。
在本文的后续部分中，我们将通过实验验证和分析，对灰度共生矩阵和homogeneity的定义及应用进行详细介绍。
同时，我们将重点探讨阈值选择与调整的方法，希望通过本文的研究，能够为相关领域的研究者和从业者提供有益的参考和指导。
（注：以上为示例内容，具体概述部分的内容应根据具体文章的研究内容和目的进行编写。
）文章结构部分的内容可以参考以下示例："1.2 文章结构本文分为以下三个部分进行阐述：第一部分为引言部分。
首先概述了整篇文章的内容以及主题的背景和意义，为读者提供了一个整体的了解。
接着介绍了文章的结构和组织，并明确了本文的目的。
灰度共生矩阵在医学图像处理中的应用
灰度共生矩阵在医学图像处理中的应用灰度共生矩阵（Grey Level Co-occurrence Matrix，GLCM）是一种用于图像分析的统计方法。
它可以提取图像中的纹理特征，广泛应用于医学图像处理中，例如分割、诊断和治疗等方面。
GLCM是用来衡量图像灰度级之间相互出现的位置关系和统计特征的，即灰度级在不同方向和距离内出现的概率密度情况。
在医学图像处理中，GLCM可以用来计算肿瘤、血管、骨头等特征的纹理特征值，并根据这些特征值进行分类或诊断等操作。
下面将详细介绍GLCM的应用。
1、肿瘤识别肿瘤的良恶性诊断是临床医学中的一项重要任务。
利用肿瘤的灰度纹理特征诊断是一种非常有效的方法。
在肿瘤图像中，肿瘤因组织疏松性和小灶间隙大的特点，与周围组织的灰度差异可能比较大。
因此，GLCM可以用来评估肿瘤和周围组织的灰度分布特征，从而实现对肿瘤的诊断。
第一步是对肿瘤图像进行分割，将肿瘤区域和非肿瘤区域分开。
这里通常采用基于阈值分割、分水岭分割等方法。
接下来，利用GLCM计算各像素相邻灰度级之间的共生矩阵，可以得到多个统计特征，例如对比度、能量、熵等。
这些特征值可以用来判定肿瘤的良性和恶性程度。
例如，典型的恶性肿瘤通常伴随着高对比度、高能量、低熵等特征。
2、骨质疏松骨质疏松是一种常见疾病，也是导致自发性骨折的主要原因之一。
利用X线、CT等影像学方法对骨质疏松进行诊断是一项重要的任务。
在骨质疏松图像中，由于骨质的疏松程度不同，灰度级分布也会存在差异。
因此，GLCM可以用来评估骨密度的纹理特征。
比如，可以利用GLCM来计算骨头内部不同灰度值之间的共生矩阵，然后得到统计特征值，例如对比度、能量、熵等。
这些特征值可以用来反映骨密度的变化。
3、血管分割血管分割是医学图像处理中的一个重要应用场景。
血管图像一般存在一些特征，例如血管的形状、长度、弯曲度等。
同时，血管周围的组织灰度分布和血管内部的灰度分布也有明显差别。
利用GLCM可以对血管内部的纹理特征进行测量。
灰度共生矩阵
灰度共生矩阵一.概念及流程纹理特征在地物光谱特征比较相似的时候常作为一种特征用于图像的分类和信息提取，是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而图像空间中相隔某距离的两个像素之间存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。
灰度共生矩阵是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。
具体描述如下：1)灰度降级，对原始影像进行灰度降级如8,16,32,64等；纹理计算的灰度降级策略来源于IDL的bytscl函数介绍，具体描述如下：图2 灰度降级2)根据设定好的窗口大小，逐窗口计算灰度共生矩阵；3)根据选择的二阶统计量，计算纹理值。
二.纹理算子协同性（GLCM_HOM）：对应ENVI的Homogeneity反差性（GLCM_CON）：非相似性（GLCM_DIS）：均值GLCM_MEAN：对应ENVI的Mean方差GLCM_VAR：对应ENVI的Variance角二阶矩GLCM_ASM：对应ENVI的Second Moment相关性GLCM_COR：对应ENVI的CorrelationGLDV角二阶矩GLDV_ASM：熵GLCM_ENTROPY：对应ENVI的Entropy归一化灰度矢量均值GLDV_MEAN：对应ENVI的Dissimilarity归一化角二阶矩GLDV_CON：对应ENVI的Contrast三.实验报告1：打开ENVI4.5，File->Open Image File，打开实验图像2：Basic Tools->Resize Data(Spatial/Spectral)，打开Resize Data I nput File对话框3：选择目标图像，在Spectral Subset中选择第三波段（考虑到第3波段地貌区分比较明显），在Spaial Subset中设置图像剪裁大小，进行剪裁。
分别剪裁出50*50的城区图像一幅与50*50的农区图像一幅，保存至文件。
4：Filter（滤波器）->Texture（纹理）->Co-occurrence Measures（二阶概率统计），打开Texture Input File对话框5：选择剪裁出的城区/农区图像，点击OK，弹出Co-occurrence Texture Parameters对话框6：在Processing Window中设置滤波器窗口大小，在Co-occurrence Shif t中设置对应窗口大小的灰度共生矩阵的距离差分值，Output Result to选择M emory 7：在工具栏选择Basic Tools->Statistics->Compute Statistics，弹出Compute Statistics Input File对话框8：选择第6步输出的Memory，点击OK，再点击一次OK，弹出统计结果9：对比两个纹理图像，在不同滤波窗口大小下不同距离差分下的统计结果，将各个统计结果中的统计均值Mean记录在表格上，做出图表，进行讨论。
python灰度共生矩阵提取纹理特征
Python灰度共生矩阵提取纹理特征1.介绍在计算机视觉和图像处理领域，纹理特征是用来描述图像中物体表面细节的重要特征之一。
纹理特征可以提供关于图像物体的结构、形状、纹理、模式等信息。
其中，灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是一种常见的用于提取纹理特征的方法。
2.灰度共生矩阵概述灰度共生矩阵是通过计算图像中不同像素对之间的关系统计信息，来表示图像纹理特征的方法之一。
它的原理是统计图像中某一像素与其相邻指定距离和指定方向的像素对之间的灰度级组合出现的频率。
灰度共生矩阵通常是一个对称的二维矩阵，其维度取决于图像的灰度级数目。
每个矩阵元素表示了对应灰度级组合出现的频率。
常用的灰度共生矩阵特征包括：能量（Energy）、对比度（Contrast）、相关性（Correlation）和熵（Entropy）等。
3.Python中的灰度共生矩阵提取纹理特征Python提供了丰富的图像处理库和工具，用于实现灰度共生矩阵的计算和纹理特征的提取。
下面是使用Python进行灰度共生矩阵和纹理特征提取的基本步骤和代码示例：我们需要加载图像并将其转换为灰度图像，这可以通过使用Python的图像处理库如OpenCV或PIL来实现。
以下是加载图像并转换为灰度图像的示例代码：import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 转换为灰度图像gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)接下来，我们可以使用灰度图像计算灰度共生矩阵，并提取纹理特征。
对于灰度图像的灰度共生矩阵计算，可以使用Python的skimage库或Mahotas库。
以下是计算灰度共生矩阵的示例代码：import numpy as npfrom skimage.feature import greycomatrix, greycoprops# 计算灰度共生矩阵glcm = greycomatrix(gray_image, [1], [0], levels=256, symmetric=True, normed=T rue)# 提取纹理特征 - 能量energy = greycoprops(glcm, 'energy')# 提取纹理特征 - 对比度contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')# 提取纹理特征 - 相关性correlation = greycoprops(glcm, 'correlation')# 提取纹理特征 - 熵entropy = greycoprops(glcm, 'homogeneity')我们可以将提取到的纹理特征进行进一步的分析、处理和应用。
灰度共生矩阵提取纹理特征的实验结果分析
灰度共生矩阵提取纹理特征的实验结果分析一、本文概述本文旨在探讨灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）在提取图像纹理特征方面的应用及其实验结果分析。
灰度共生矩阵是一种经典的纹理分析方法，通过统计图像中像素对在不同方向、不同距离上的灰度共生情况，揭示图像的纹理信息。
本文首先介绍了灰度共生矩阵的基本原理和计算方法，然后详细阐述了实验设计、数据处理过程以及结果分析方法。
实验部分采用了多种不同类型的图像样本，包括自然纹理、人工纹理等，以验证灰度共生矩阵在提取不同纹理特征时的有效性和鲁棒性。
对实验结果进行了详细的分析和讨论，探讨了灰度共生矩阵在不同纹理特征提取中的优势和局限性，为后续的纹理分析和图像识别工作提供了有益的参考和借鉴。
二、灰度共生矩阵理论基础灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是一种用于描述图像局部纹理特性的统计方法。
它基于像素间的空间关系，通过计算图像中不同位置和方向上的像素对出现的频率来构建共生矩阵，进而提取纹理特征。
定义像素对的位置和方向：需要确定像素对之间的相对位置和方向。
常见的方向有0°、45°、90°和135°，这些方向能够覆盖图像的大部分纹理特征。
计算像素对出现的频率：对于给定的方向和位置，统计图像中所有满足条件的像素对出现的次数。
这些条件通常包括像素对的灰度级和相对位置。
构建共生矩阵：将统计得到的频率值填入一个矩阵中，该矩阵的行和列分别对应像素对的灰度级。
这样，矩阵中的每个元素都表示特定灰度级组合出现的频率。
通过灰度共生矩阵，可以提取出多种纹理特征，如能量、对比度、熵等。
这些特征能够反映图像的纹理复杂度、均匀性和方向性等。
例如，能量特征描述了图像纹理的均匀程度，对比度特征反映了图像的清晰度和局部变化程度，而熵特征则衡量了图像纹理的复杂性和随机性。
灰度共生矩阵
灰度共⽣矩阵⼀、基本理论1、背景20世纪70年代，R.Haralick等⼈提出了⽤灰度共⽣矩阵（Gray-level Co-occurrence Matrix，GLCM）来描述纹理特征。
2、概念灰度共⽣矩阵(GLDM)的统计⽅法是20世纪70年代初由R.Haralick等⼈提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出的具有⼴泛性的纹理分析⽅法。
[^1]灰度共⽣矩阵是像素距离和⾓度的矩阵函数，它通过计算图像中⼀定距离和⼀定⽅向的两点灰度之间的相关性，来反映图像在⽅向、间隔、变化幅度以及快慢上的综合信息。
3、含义灰度共⽣矩阵实质上是⼀幅图像中两个像素灰度级的联合直⽅图，是⼀种⼆阶统计量。
普通的灰度直⽅图是对图像上单个像素具有某个灰度进⾏统计的结果，⽽灰度共⽣矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况进⾏统计得到的。
取图像(N×N)中任意⼀点（x，y）及偏离它的另⼀点（x+a，y+b），设该点对的灰度值为（g1，g2）。
令点（x，y）在整个图像上移动，则会得到各种（g1，g2）值，设该灰度图像的灰度值级数为 k，则（g1，g2）的组合共有 k² 种。
对于整个图像矩阵，统计出每⼀种（g1，g2）值出现的次数，然后排列成⼀个⽅阵，再⽤（g1，g2）出现的总次数将它们归⼀化为出现的概率P（g1，g2），这样的⽅阵称为灰度共⽣矩阵。
[^2]4、例证下⾯以图⽰解释如何灰度共⽣矩阵的⽣成⽅法，下例中以GLCM表中的（1，1）点为例，GLCM（1，1）即为在左边的整个图像灰度矩阵I中寻找“两灰度值均为1且两像素点⽔平相邻的像素点对”的数量，例中GLCM(1,1)=1，即只有⼀对⽔平相邻的像素点对满⾜两灰度值均为1。
同理可得GLCM(1,2)=2。
GLCM表其实是所有像素点可能的排列⽅式以及每⼀种排列⽅式存在于该幅图像中的数量。
也就是，在图像矩阵I中，像素灰度值为i和像素灰度值为j的两个像素点组成的点对(i,j)的数量，就是GLCM(i,j)的值。
灰度共生矩阵
灰度共生矩阵灰度共生矩阵定义为像素对的联合分布概率，是一个对称矩阵，它不仅反映图像灰度在相邻的方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，但也反映了相同的灰度级像素之间的位置分布特征，是计算纹理特征的基础。
设f(x,y)为一幅数字图像，其大小为M×N，灰度级别为Ng，则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为：其中#(x)表示集合x中的元素个数，显然P为Ng×Ng的矩阵，若(x1,y1)与(x2,y2)间距离为d,两者与坐标横轴的夹角为θ，则可以得到各种间距及角度的灰度共生矩阵(i,j,d,θ)。
其中元素(i,j)的值表示一个灰度为i，另一个灰度为j的两个相距为d的像素对在角的方向上出现的次数。
在计算得到共生矩阵之后，往往不是直接应用计算的灰度共生矩阵，而是在此基础上计算纹理特征量，我们经常用反差、能量、熵、相关性等特征量来表示纹理特征。
(1) 反差：又称为对比度，度量矩阵的值是如何分布和图像中局部变化的多少，反应了图像的清晰度和纹理的沟纹深浅。
纹理的沟纹越深，反差越大，效果清晰；反之，对比值小，则沟纹浅，效果模糊。
(2) 能量：是灰度共生矩阵各元素值的平方和，是对图像纹理的灰度变化稳定程度的度量，反应了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。
能量值大表明当前纹理是一种规则变化较为稳定的纹理。
(3) 熵：是图像包含信息量的随机性度量。
当共生矩阵中所有值均相等或者像素值表现出最大的随机性时，熵最大；因此熵值表明了图像灰度分布的复杂程度，熵值越大，图像越复杂。
(4) 相关性：也称为同质性，用来度量图像的灰度级在行或列方向上的相似程度，因此值的大小反应了局部灰度相关性，值越大，相关性也越大。
应用由上面的叙述知道，可以根据各种间距和角度计算灰度共生矩阵，下面程序中给定了间距，根据传入的参数计算：#define GLCM_DIS 3 //灰度共生矩阵的统计距离#define GLCM_CLASS 16 //计算灰度共生矩阵的图像灰度值等级化#define GLCM_ANGLE_HORIZATION 0 //水平#define GLCM_ANGLE_VERTICAL 1 //垂直#define GLCM_ANGLE_DIGONAL 2 //对角int calGLCM(IplImage* bWavelet,int angleDirection,double* featureVector){int i,j;int width,height;if(NULL == bWavelet)return 1;width = bWavelet->width;height = bWavelet->height;int * glcm = new int[GLCM_CLASS * GLCM_CLASS];int * histImage = new int[width * height];if(NULL == glcm || NULL == histImage)return 2;//灰度等级化---分GLCM_CLASS个等级uchar *data =(uchar*) bWavelet->imageData;for(i = 0;i < height;i++){for(j = 0;j < width;j++){histImage[i * width + j] = (int)(data[bWavelet->widthStep * i + j] * GLCM_CLASS / 256);}}//初始化共生矩阵for (i = 0;i < GLCM_CLASS;i++)for (j = 0;j < GLCM_CLASS;j++)glcm[i * GLCM_CLASS + j] = 0;//计算灰度共生矩阵int w,k,l;//水平方向if(angleDirection == GLCM_ANGLE_HORIZATION){for (i = 0;i < height;i++){for (j = 0;j < width;j++){l = histImage[i * width + j];if(j + GLCM_DIS >= 0 && j + GLCM_DIS < width){k = histImage[i * width + j + GLCM_DIS];glcm[l * GLCM_CLASS + k]++;}if(j - GLCM_DIS >= 0 && j - GLCM_DIS < width){k = histImage[i * width + j - GLCM_DIS];glcm[l * GLCM_CLASS + k]++;}}}}//垂直方向else if(angleDirection == GLCM_ANGLE_VERTICAL){for (i = 0;i < height;i++){for (j = 0;j < width;j++){l = histImage[i * width + j];if(i + GLCM_DIS >= 0 && i + GLCM_DIS < height){k = histImage[(i + GLCM_DIS) * width + j];glcm[l * GLCM_CLASS + k]++;}if(i - GLCM_DIS >= 0 && i - GLCM_DIS < height){k = histImage[(i - GLCM_DIS) * width + j];glcm[l * GLCM_CLASS + k]++;}}}}//对角方向else if(angleDirection == GLCM_ANGLE_DIGONAL){for (i = 0;i < height;i++){for (j = 0;j < width;j++){l = histImage[i * width + j];if(j + GLCM_DIS >= 0 && j + GLCM_DIS < width && i + GLCM_DIS >= 0 && i + GLCM_DIS < height){k = histImage[(i + GLCM_DIS) * width + j + GLCM_DIS];glcm[l * GLCM_CLASS + k]++;}if(j - GLCM_DIS >= 0 && j - GLCM_DIS < width && i - GLCM_DIS >= 0 && i - GLCM_DIS < height){k = histImage[(i - GLCM_DIS) * width + j - GLCM_DIS];glcm[l * GLCM_CLASS + k]++;}}}}//计算特征值double entropy = 0,energy = 0,contrast = 0,homogenity = 0;for (i = 0;i < GLCM_CLASS;i++){for (j = 0;j < GLCM_CLASS;j++){//熵if(glcm[i * GLCM_CLASS + j] > 0)entropy -= glcm[i * GLCM_CLASS + j] * log10(double(glcm[i * GLCM_CLASS + j]));//能量energy += glcm[i * GLCM_CLASS + j] * glcm[i * GLCM_CLASS + j];//对比度contrast += (i - j) * (i - j) * glcm[i * GLCM_CLASS + j];//一致性homogenity += 1.0 / (1 + (i - j) * (i - j)) * glcm[i * GLCM_CLASS + j];}}//返回特征值i = 0;featureVector[i++] = entropy;featureVector[i++] = energy;featureVector[i++] = contrast;featureVector[i++] = homogenity;delete[] glcm;delete[] histImage;return 0;。
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灰度共生矩阵(GLCM)共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。
它是定义一组纹理特征的基础。
一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析图象的局部模式和它们排列规则的基础。
设f(x,y)为一幅二维数字图象，其大小为M× N ,灰度级别为Ng,则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为P(i,j)=# {(x1,y1),(x2,y2) ∈M×N ∣ f(x1,y1)=i,f(x2,y2)=j }其中#(x)表示集合X中的元素个数，显然P为Ng×Ng的矩阵，若(x1,y1)与(x2,y2)间距离为d,两者与坐标横轴的夹角为θ,则可以得到各种间距及角度的灰度共生矩阵P(i,j,d,。
)纹理特征提取的一种有效方法是以灰度级的空间相关矩阵即共生矩阵为基础的，因为图像中相距(ΔχΔy的两个灰度像素同时出现的联合频率分布可以用灰度共生矩阵来表示。
若将图像的灰度级定为N级，那么共生矩阵为NXN矩阵，可表示为M(∆X' Δy)(h,k)，其中位于(h,k)的元素mhk的值表示一个灰度为h而另一个灰度为k的两个相距为(ΔχΔy的像素对出现的次数。
对粗纹理的区域，其灰度共生矩阵的mhk值较集中于主对角线附近。
因为对于粗纹理，像素对趋于具有相同的灰度。
而对于细纹理的区域，其灰度共生矩阵中的mhk值则散布在各处。
为了能更直观地以共生矩阵描述纹理状况，从共生矩阵导出一些反映矩阵状况的参数，典型的有以下几种：(1)能量：是灰度共生矩阵元素值的平方和，所以也称能量，反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。
如果共生矩阵的所有值均相等，则ASM值小；相反，如果其中一些值大而其它值小，则ASM值大。
当共生矩阵中元素集中分布时，此时ASM值大。
ASM值大表明一种较均一和规则变化的纹理模式。
（2）对比度：，其中。
反映了图像的清晰度和纹理沟纹深浅的程度。
纹理沟纹越深，其对比度越大，视觉效果越清晰；反之，对比度小，则沟纹浅，效果模糊。
灰度差即对比度大的象素对越多，这个值越大。
灰度公生矩阵中远离对角线的元素值越大，CoN越大。
（3）相关：它度量空间灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度，因此，相关值大小反映了图像中局部灰度相关性。
当矩阵元素值均匀相等时，相关值就大；相反，如果矩阵像元值相差很大则相关值小。
如果图像中有水平方向纹理，则水平方向矩阵的COR大于其余矩阵的COR值。
（4）熵：是图像所具有的信息量的度量，纹理信息也属于图像的信息，是一个随机性的度量，当共生矩阵中所有元素有最大的随机性、空间共生矩阵中所有值几乎相等时，共生矩阵中元素分散分布时，熵较大。
它表示了图像中纹理的非均匀程度或复杂程度。
（5）逆差距：反映图像纹理的同质性，度量图像纹理局部变化的多少。
其值大则说明图像纹理的不同区域间缺少变化，局部非常均匀。
其它参数：中值VMean>协方差VVariance>同质性/逆差距VHOmOgeneity>反差VCOntrast> 差异性VDiSSimiIarity> 熵VEntropy>二阶距VAn gular SeCOnd Mome nt> 自相关VCOrreIati on>当图像的局部有较小的方差时，则灰度值占有支配地位，当图像的局部有较大的方差时，则纹理占有支配地位。
纹理是和局部灰度及其空间组织相联系的，纹理在识别感兴趣的目标和地区中有着非常重要的作用。
灰度共生矩阵表示了灰度的空间依赖性，它表示了在一种纹理模式下的像素灰度的空间关系。
它的弱点是没有完全抓住局部灰度的图形特点，因此对于较大的局部，此方法的效果不太理想。
灰度共生矩阵为方阵，维数等于图像的灰度级。
灰度共生矩阵中的元素（i，j）的值表示了在图像中其中一个像素的灰度值为i，另一个像素的灰度值为j，并且相邻距离为d,方向为A的这样两个像素出现的次数。
在实际应用中A 一般选择为0° 45° 90° 135°。
一般来说灰度图像的灰度级为256，在计算由灰度共生矩阵推导出的纹理特征时，要求图像的灰度级远小于256 ,主要是因为矩阵维数较大而窗口的尺寸较小则灰度共生矩阵不能很好表示纹理，如要能够很好表示纹理则要求窗口尺寸较大，这样使计算量大大增加，而且当窗口尺寸较大时对于每类的边界区域误识率较大。
所以在计算灰度共生矩阵之前需要对图像进行直方图规定化，以减小图像的灰度级，一般规定化后的图像的灰度级为8或16。
由灰度共生矩阵能够导出许多纹理特征，本文计算T 14种灰度共生矩阵特征，分别为纹理二阶距、纹理熵、纹理对比度、纹理均匀性、纹理相关、逆差分矩、最大概率、纹理方差、共生和均值、共生和方差、共生和熵、共生差均值、共生差方差、共生差熵。
由灰度共生矩阵能够导出许多纹理特征，计算了14种灰度共生矩阵特征，分别为纹理二阶距、纹理熵、纹理对比度、纹理均匀性、纹理相关、逆差分矩、最大概率、纹理方差、共生和均值、共生和方差、共生和熵、共生差均值、共生差方差、共生差熵。
目前，人们对遥感影像上的纹理特征的含义理解不尽相同，纹理有时被称为结构、影纹和纹形等。
PiCkett认为纹理为保持一定的特征重复性并且间隔规律可以任意安排的空间结构。
HaWKins认为⑹纹理具有三大标志：某种局部序列性不断重复、非随机排列和纹理区域内大致为均匀的统一体。
LiWang和D. C. He 认为，纹理是纹理基元组成的，纹理基元被认为是表现纹理特征的最小单元，是一个像元在其周围8个方向上的特征反应。
纹理特征有时是明显的，以某种基本图形在某一地区有规律的周期性出现，例如：大面积森林覆盖地区的影像构成的纹理为斑点状，沙漠地区的影像构成的纹理为链状、新月状等；而有时纹理特征是不明显的、隐晦的，具有不稳定性。
一般来说，前者纹理比较均一，后者纹理比较复杂。
纹理作为一种区域特征，是对于图像各像元之间空间分布的一种描述。
由于纹理能充分利用图像信息，无论从理论上或常识出发它都可以成为描述与识别图像的重要依据，与其他图像特征相比，它能更好地兼顾图像宏观性质与细微结构两个方面，因此纹理成为目标识别需要提取的重要特征。
提取纹理特征的方法很多，如基于局部统计特性的特征、基于随机场模型的特征、基于空间频率的特征、分形特征等，其中，应用最广泛的是基于灰值共生矩阵的特征。
Gray co-occurrence matrix图像的灰度共生矩阵，灰度共生矩阵是像素距离和角度的矩阵函数，它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性，来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。
使用方法：glcm = graycomatrix(l)glcms = graycomatrix(l,param1,val1,param2,val2,...)［glcms,SI］ = graycomatrix(...)描述：glcms = graycomatrix(l) 产生图像I的灰度共生矩阵GLCM。
它是通过计算两灰度值在图像I中水平相邻的次数而得到的(也不必是水平相邻的次数，这一参数是可调的，可能通过OffSetS来进行调整，比如［0 D］代表是水平方向，［-D D］代表是右上角45度方向，［-D 0］代表是竖直方向，即90度方向，而［-D -D］则代表是左上角，即135度方向)，GLCM中的每一个元素(i,j)代表灰度i与灰度j 在图像中水平相邻的次数。
因为动态地求取图像的GLCM区间代价过高，我们便首先将灰度值转换到I的灰度区间里。
如果I是一个二值图像，那么灰度共生矩阵就将图像转换到两级。
如果I是一个灰度图像，那将转换到8级。
灰度的级数决定了GLCM的大小尺寸。
你可以通过设定参数“ NumLeVelS来指定灰度的级数，还可以通过设置“ GrayLimitS参数来设置灰度共生矩阵的转换方式。
下图显示了如何求解灰度共生矩阵，以（1,1）点为例，GLCM（1，1）值为1 说明只有一对灰度为1的像素水平相邻。
GLCM（1，2）值为2 ,是因为有两对灰度为1和2的像素水平相邻。
glcms = graycomatrix（l,param1,val1,param2,val2,...）返回一个或多个灰度灰度共生矩阵，根据指定的参数。
参数可以很简短，并且对大小写不敏感。
参数说明：'GrayLimits'是两个元素的向量，表示图像中的灰度映射的范围，如果其设为[]，灰度共生矩阵将使用图像I的最小及最大灰度值作为GrayLimitS'NumLevels' 一个整数，代表是将图像中的灰度归一范围。
举例来说，如果NUmLeVeIS为8，意思就是将图像I的灰度映射到1到8之间，它也决定了灰度共生矩阵的大小'Offset'上面有解释，是一个p*2的整数矩阵，D代表是当前像素与邻居的距离，通过设置D值，即可设置角度An gle OffSet0 [0 D]45 [-D D]90 [-D 0]135 [-D -D]示例：计算灰度共生矩阵，并且返回缩放后的图像，SII = [ 1 1 5 6 8 8; 2 3 5 7 0 2; 0 2 3 5 6 7];[glcm,SI] = graycomatrix（l,'NumLevels',9,'G',[]）计算灰度图像的灰度共生矩阵I = imread('circuit.tif);glcm = graycomatrix(l,'Offset',[2 0]);灰度共生矩阵的特征：角二阶矩(Angular Second Moment, ASM)ASM=SUm(P(i,j)^2) p(i,j)指归一后的灰度共生矩阵角二阶矩是图像灰度分布均匀程度和纹理粗细的一个度量，当图像纹理绞细致、灰度分布均匀时，能量值较大，反之，较小。
熵(Entropy, ENT)ENT=SUm(P(i,j)*(-l n( p(i,j)))是描述图像具有的信息量的度量，表明图像的复杂程序，当复杂程序高时，熵值较大，反之则较小。
反差分矩阵(InVerSe Differential Moment, IDM)IDM=SUm(P(i,j"(1+(i-j)^2))反映了纹理的清晰程度和规则程度，纹理清晰、规律性较强、易于描述的，值较大；杂乱无章的，难于描述的，值较小灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。
灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两象素分别具有某灰度的状况进行统计得到的。