基于Matlab灰度共生矩阵和SVM的路面状况分类

基于Matlab灰度共生矩阵和SVM的路面状况分类

随着城市化进程的加速和交通工具的不断普及，车辆行驶安全问题备受关注，而路面状况是影响车辆行驶安全的重要因素之一。本文将介绍一种基于Matlab灰度共生矩阵和SVM的路面状况分类方法。

1. 灰度共生矩阵

灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）是一种描述图像纹理特征的统计方法。它通过计算像素在一定距离和方向上灰度值的关系，来反映图像内部的纹理特征。

我们可以通过Matlab中的graycomatrix函数来计算出一张图像的GLCM，例如：

img = imread('road.jpg');
gray_img = rgb2gray(img)