本文介绍了在Matlab中实现数字图像的特征提取，包括灰度图像的灰度共生矩阵（GLCM）及其纹理特征，如对比度、相关性、能量和熵，以及彩色图像的色彩直方图和HSV颜色空间的H、S、V通道特征。这些方法有助于理解和处理图像，为图像处理任务提供关键信息。
数字图像特征提取的 Matlab 实现
数字图像的特征提取是图像处理中的重要部分。通过对图像的特征提取，我们能够得到图像的关键信息，帮助我们更好地理解和处理图像。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Matlab 实现数字图像的特征提取。
一、灰度图像的特征提取
1.1 灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）
灰度共生矩阵是描述灰度图像局部空间统计特征的一种方法。它反映了相邻像素之间的灰度关系，可以用于反映图像纹理特征。下面是 Matlab 中计算灰度共生矩阵的示例代码：
I = imread('lena.tif');
GLCM = graycomatrix(I
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