灰度共生矩阵纹理特征提取（灰度共生矩阵）
发布时间：2025-04-14 09:49:34来源：
🌿【灰度共生矩阵】💡
在图像处理领域，“灰度共生矩阵”（GLCM, Gray-Level Co-occurrence Matrix）是一个非常重要的工具。它用于描述图像中像素间的空间关系，从而帮助我们理解纹理特征。简单来说，GLCM记录了特定方向和距离下两个像素灰度值组合出现的频率。这种矩阵能够捕捉到图像中的细微变化，比如粗糙度或平滑度。
例如，在医学影像分析中，GLCM可以帮助医生更精准地识别肿瘤区域；而在农业遥感中，它可以区分不同类型的土壤结构。通过调整参数如距离（d）和角度（θ），我们可以从多个维度探索图像特性。此外，结合熵、对比度等统计量，GLCM进一步提升了对复杂场景的理解能力。
尽管计算过程可能稍显复杂，但其带来的洞察力无可替代。如果你对图像背后的秘密感兴趣，不妨尝试用GLCM揭开它的面纱！✨
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