灰度共生矩阵（GLCM）及其MATLAB实现

灰度共生矩阵（GLCM）及其MATLAB实现

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方法。它通过分析图像中像素灰度级之间的关系，提取出图像的纹理信息。本文将介绍GLCM的原理，并提供MATLAB实现的源代码。

GLCM原理

GLCM的基本思想是统计图像中一对像素在特定方向上出现的频率。具体而言，对于给定的图像，GLCM计算了每对像素之间的灰度级共生概率。这些共生概率构成了一个二维矩阵，即灰度共生矩阵。

灰度共生矩阵的定义如下：

设灰度级别数目为N，对于给定的图像，定义d和θ分别表示像素对之间的距离和方向。那么灰度共生矩阵GLCM的元素G(i, j)表示灰度级别i和j在距离d和方向θ上共生的概率。

GLCM计算的过程如下：

1. 选择合适的距离d和方向θ。

2. 遍历图像的每个像素，对于每个像素，找到其相邻距离为d、方向为θ的像素。

3. 统计每对像素之间的灰度级别，更新GLCM矩阵。

4. 对GLCM矩阵进行归一化，得到归一化的GLCM矩阵。

MATLAB实现

下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于计算图像的GLCM矩阵：