灰度共生矩阵算法研究

基于灰度共生矩阵的细胞图像处理技术研究随着现代医学技术的不断发展，尤其是数字图像处理技术的快速发展，基于灰度共生矩阵的细胞图像处理技术越来越受到广泛的关注和研究。

灰度共生矩阵是一种将图像的灰度信息表达为像素间概率关系的数学工具，其本质是一种统计方法，能够量化图像的纹理特征，从而实现对图像的有效处理和分析。

细胞图像处理是医学图像处理领域的重要应用之一，它可以对生物细胞的形态、结构和功能进行分析和评估，实现对生物学和生物医学领域的深入研究。

基于灰度共生矩阵的细胞图像处理技术，通过对细胞图像的纹理特征进行分析和提取，可以实现对细胞形态的自动识别和分类，并得出针对性的医学诊断结论。

在细胞图像处理中，灰度共生矩阵可以用来计算图像中像素之间的灰度变化程度，根据像素之间的关系计算出不同的纹理特征参数。

这些参数常用于表征细胞的形态、颜色、亮度等特征，由此可以实现对细胞图像的有效分类和分析。

比如，可以通过灰度共生矩阵计算图像的对比度、能量、熵、相关度等特征参数，并通过这些参数对细胞图像进行分类和分析。

例如，对病理学上常见的乳腺癌的分类和分析中，基于灰度共生矩阵的细胞图像处理技术可以实现对肿瘤细胞和正常细胞的有效分类和分析。

通过对细胞图像的特征参数计算和分类，可以判断肿瘤细胞的类型、形态和数量，从而为乳腺癌的准确诊断和治疗提供重要参考依据。

此外，基于灰度共生矩阵的细胞图像处理技术还可以用于细胞图像的质量控制和改进。

通过对图像的特征参数进行计算和分析，可以评估图像的质量和准确性，并对图像进行预处理和去噪处理，从而实现对细胞图像的有效优化和改进。

总之，基于灰度共生矩阵的细胞图像处理技术具有广泛的应用和前景，尤其是在医学领域的细胞图像处理方面。

通过对细胞图像的灰度信息进行分析和提取，可以实现对细胞的自动识别和分类，并得出针对性的医学诊断结论。

随着医学技术的不断发展和完善，基于灰度共生矩阵的细胞图像处理技术必将得到更加广泛的应用和发展。

灰度共生矩阵公式摘要：1.灰度共生矩阵公式的概念2.灰度共生矩阵公式的计算方法3.灰度共生矩阵公式的应用领域正文：灰度共生矩阵是图像处理中常用的一种方法，主要用于描述一幅图像中像素点的灰度分布特性。

它可以用来衡量一幅图像的复杂程度，也可以用来衡量图像中不同区域的相似性。

下面，我们来详细介绍一下灰度共生矩阵公式的概念、计算方法和应用领域。

1.灰度共生矩阵公式的概念灰度共生矩阵，简称共生矩阵，是由美国计算机科学家RafaelC.Gonzalez 和Richard E.Woods 在1998 年提出的。

它主要用于描述一幅图像中像素点的灰度分布特性。

共生矩阵是一个二维矩阵，其中，矩阵的行表示图像中不同的灰度等级，列表示图像中不同的区域。

矩阵中的元素表示在不同灰度等级下，不同区域的像素点数量占总像素点数量的比例。

2.灰度共生矩阵公式的计算方法灰度共生矩阵的计算方法比较简单，主要分为以下几个步骤：（1）将图像中的所有像素点的灰度值进行统计，得出每个灰度值出现的次数。

（2）根据统计结果，将灰度值进行分组，每组包含一定数量的灰度值。

（3）计算每组灰度值在不同区域内出现的次数，然后将这些次数进行统计，得出每组灰度值在不同区域内出现的总次数。

（4）根据每组灰度值在不同区域内出现的总次数，计算出每组灰度值在不同区域内出现的概率。

（5）将每组灰度值在不同区域内出现的概率进行统计，得出灰度共生矩阵。

3.灰度共生矩阵公式的应用领域灰度共生矩阵在图像处理中有广泛的应用，主要包括以下几个领域：（1）图像的压缩：通过灰度共生矩阵，可以计算出图像中不同区域的相似性，从而在压缩图像时，可以减少冗余信息，提高压缩效果。

（2）图像的特征提取：通过灰度共生矩阵，可以提取出图像中的纹理特征，这些特征可以用来进行图像的分类和识别。

（3）图像的匹配：通过灰度共生矩阵，可以计算出两幅图像之间的相似性，从而实现图像的匹配。

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。

计算机视觉中的灰度共生矩阵算法研究随着计算机图像处理技术的不断发展，图像识别、分类和检测等任务在各种应用中都得到了广泛的应用。

在这些任务中，图像特征是一种非常重要的工具，特别是纹理特征。

因此，研究有效的纹理特征提取方法一直是计算机视觉领域的研究热点之一。

灰度共生矩阵算法是一种非常常用的纹理特征提取方法之一，它能够反映灰度级之间的空间关系。

灰度共生矩阵算法（Gabor）是一种基于图像的局部特征提取方法，通过计算灰度级之间的统计规律，可以有效地反映图像中的纹理信息。

灰度共生矩阵算法在图像分类、目标检测、人脸识别等领域应用广泛，同时它也是其他图像特征提取方法的基础。

灰度共生矩阵算法的核心思想是利用灰度级之间的空间关系来反映图像的纹理信息。

在灰度共生矩阵中，每一个像素与其邻居像素之间的灰度关系被用来表示纹理信息的某一个方面。

在计算灰度共生矩阵时，需要设置一定的距离和角度，来确定邻居像素之间的位置关系。

在一幅图像中，对于每一个像素，在其周围一定距离内的像素对于其灰度共生矩阵的计算是有影响的，因此这种方法可以有效地反映图像中的局部纹理特征。

灰度共生矩阵算法是一种很灵活的方法，可以根据需要对距离和角度进行调整以获取不同的纹理信息。

在灰度共生矩阵计算完成之后，可以通过计算不同的灰度共生矩阵参数来提取不同的纹理特征。

其中最常用的参数是对比度、能量、熵和相关度。

对比度反映了灰度共生矩阵中像素灰度级之间的变化程度，对于较细的纹理具有比较好的响应。

能量度量了灰度共生矩阵中像素出现概率的总和，对于较大的纹理具有比较好的响应。

熵可以表示灰度共生矩阵的不确定性或信息熵，对于纹理的复杂程度具有比较好的响应。

相关度用来描述灰度共生矩阵中像素间的相关性。

作为一种经典的纹理特征提取方法，灰度共生矩阵算法在图像处理领域有许多应用。

例如，在计算机视觉中，它可以用来进行目标检测、图像分类、人脸识别等任务。

另外，在医学图像处理等领域也可以使用灰度共生矩阵算法来提取纹理特征，从而识别图像中的组织结构和疾病等信息。

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。

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）。

基于灰度共生矩阵提取地震纹理属性的研究及影响因素分析地层由于受到构造作用，地下流体作用的影响，会产生断层和裂缝等一系列地质构造特征，这些构造特征会在三维地震资料中呈现出强弱不同的振幅，振幅在垂向地震剖面和横向地层切片上的变化就形成了一种特殊的地震纹理特征，这些纹理特征所形成的不同区域代表了不同的地质构造。

文章将利用灰度共生矩阵方法对地震资料中的纹理属性进行提取，并对其影响因素进行分析。

标签：纹理；纹理属性；灰度共生矩阵；灰度级数；提取窗口1 概述纹理作为图形图像的一项基本特征，通常指呈现在物体表面的凹凸不平的沟纹，它反映了物体表面的粗糙度，光滑度和起伏程度。

对于纹理的定义不尽相同，普遍认为它是像素灰度按一定规律变化形成的，只有把图像分割成若干区域才能对其纹理进行研究。

同时由于自然界中的任何物体表面都会产生不尽相同的纹理，即具有不同的纹理特征，利用纹理的独有性，我们可以通过不同物体所具有的不同的纹理特征来区分不同的图像，从而将其应用于数字图像处理、计算机图形学、遥感影像、生物医学，地球物理勘探等领域。

2 地震纹理属性概述地震数据中像元的反射振幅与波形在特定方向上会发生变化，地震资料中纹理的粗细直接或间接反映了不同地质构造所形成的反射振幅的强弱。

随着几十年来油田勘探开发的深入，勘探对象已经从构造油气藏转向复杂油气藏，传统地震属性对于断距较小的小断层、裂缝以及薄储层的响应不明显，而纹理属性所具有的直观性则可以为小型地质体的识别以及薄砂体储层的预测提供一定的指导依据。

3 灰度共生矩阵原理为了弄清不同的纹理集合所揭示的地质构造特征和地震相，我们需要对地震图像进行纹理分割和纹理基元的合成。

纹理属性的提取是图像分析中一项很重要也很具有难度的工作，不少中外学者对纹理属性的提取方法进行了研究，目前，最广为人们接受的是1993年Jain提出的四大类方法：统计分析方法、模型分析方法、结构分析方法、信号处理方法[1]。

提取图像纹理特征——灰度共生矩阵摘要图像的特征提取是图像的识别和分类、基于内容的图像检索、图像数据挖掘等研究内容的基础性工作，其中图像的纹理特征对描述图像内容具有重要意义，纹理特征提取己成为目前图像领域研究的热点。

文中深入研究了基于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法，给出了基于Matlab的简便实现代码，分析了共生矩阵各个构造参数对构造共生矩阵的影响。

分析结果对优化灰度共生矩阵的构造、实现基于灰度共生矩阵( GLCM)的特定图像的纹理特征提取等都具有重要参考意义。

本文分析了图像纹理的特征提取—灰度共生矩阵，是物体表而最本质的属性。

纹理特征提取是作为纹理分析的首要任务，纹理提出了用灰度共生矩阵的方法提取纹理特征，通过MA丁LAB仿真实现，结果由灰度共生矩阵产生的四个纹理特征能具有较好的鉴别能力。

关键词: 特征提取；灰度共生矩阵；纹理特征；Matlab目录1 设计目的 (1)2相关知识 (1)2.1 MATLAB简介 (1)2.2 MATLAB应用 (1)2.3 MATLAB特点 (2)3 设计方案 (3)3.1 二阶距(能量) (3)3.2 惯性矩 (4)3.3 相关 (4)3.4 熵 (4)4 程序设计 (4)5 仿真结果与分析 (10)5.1 仿真图 (10)5.2 结果分析 (17)6结论 (18)参考文献 (19)提取图像纹理特征——灰度共生矩阵1 设计目的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。

直觉上来说，如果图像的是由具有相似灰度值的像素块构成，则灰度共生矩阵的对角元素会有比较大的值；如果图像像素灰度值在局部有变化，那么偏离对角线的元素会有比较大的值。

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[5]。

基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取算法研究图像纹理特征提取技术是图像处理领域中的一个重要分支，其有助于提高图像识别、分类等任务的准确性。

基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取算法则是其中一种重要方法，本文将围绕该技术展开探讨。

一、灰度共生矩阵概述灰度共生矩阵（Gray-Level Co-Occurrence Matrix，GLCM）是一个将像素间灰度差分布统计出来的矩阵，用于表征图像的纹理、对比度等特征。

在灰度共生矩阵中，每个元素G(i,j)表示距离为d、角度为θ时，灰度级i和灰度级j在图像中出现的概率，即GLCM(i,j)。

灰度共生矩阵中，角度θ用于控制图像锐利度。

通常情况下，我们会选择0、45、90、135度四个角度进行分析。

而距离d决定了一组像素中含有几个像素。

在进行矩阵计算时，需要选择一个合适的距离和角度值，以便提取出描述图像特征的重要信息。

二、灰度共生矩阵的计算灰度共生矩阵的计算过程，可简单归纳为以下几步：1. 将原始图像转为灰度图像；2. 根据所选的距离和角度，将灰度图像分为若干个方向的块；3. 对于每个块，计算该块内像素的灰度值及其空间关系。

在空间相同的情况下，统计不同灰度值出现的次数；4. 统计出每个灰度对出现的概率，构建灰度共生矩阵。

三、基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取算法基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取算法，主要是通过对灰度共生矩阵的处理，实现对图像纹理特征的提取。

常见的图像纹理特征包括熵、能量、对比度、均值、方差等，这些特征能够对不同的物体或背景进行区分和分类。

1. 熵熵（Entropy）是用于度量信源不确定性的一项指标。

在基于灰度共生矩阵的图像纹理特征中，熵是用于描述图像纹理复杂度的重要参数之一。

在计算熵时，根据灰度共生矩阵的式子，先统计每个灰度级出现的概率pi，再将pi带入以下式子进行计算：H=-Σ(pi*log2(pi))2. 能量能量（Energy）是描述图像统计规律性的一个参数。

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,θ)。

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(Δx，Δy)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N×N矩阵，可表示为M(Δx，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(Δx，Δy)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。

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。

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。

如何求解灰度共⽣矩阵
灰度共⽣矩阵，指的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。

假设原图的灰度级为L，那么灰度共⽣矩阵是L*L⼤⼩的计数矩阵。

GLCM表其实就是所有像素可能的组合
⽐如，GLCM（1,1）就是I中像素值为1和1的组合，GLCM（4,5）就是I中像素4和像素5的组合，GLCM（i,j）的值呢就是I中像素为i,像素为j 的有有多少和相邻的成对点。

这个相邻有个规则：就是f(x,y),f(x+a,y+b)相邻，就是只有x相隔a的单位，y相隔b个单位，我们认为是相邻的。

平时我们说相邻：B点在A点右边，其实就是这⾥的a=1,b=0,也就是f(x,y)和f(x+1,y+0)相邻。

于是就有了：
a=1,b=0 时我们就说⽔平相邻：也就是0度的时候
a=1,b=1 时我们就说对⾓相邻，也就是45度的时候
a=-1，b=1时即135度
其他⾓度类似。

在a=1,b=0时：GLCM(1，1)=1；其实就是I中有⼏个1和1相邻（1个）（按上⾯的规则）GLCM(1，2)=2，⼏个1和2相邻（2个）。

matlab对灰度共生矩阵特征值的计算文章标题：深度解析：Matlab对灰度共生矩阵特征值的计算在图像处理领域，灰度共生矩阵（GLCM）是一种常用的描述图像纹理特征的方法。

GLCM 可以用来描述图像中相邻像素灰度级别之间的空间关系，并通过计算一系列特征值来量化图像的纹理特征。

在Matlab中，计算灰度共生矩阵特征值是图像处理的重要一环，本文将深度讨论这一过程。

一、灰度共生矩阵（GLCM）概述灰度共生矩阵是指在图像中，特定相对位置的两个像素点在灰度级上的关系。

它能够描述图像的纹理特征，包括对比度、能量、惯性、熵等。

在Matlab中，计算GLCM的方法主要有基于像素距离和角度的共生矩阵生成函数，例如graycomatrix()，返回一个包含灰度共生矩阵的矩阵。

二、灰度共生矩阵特征值的计算灰度共生矩阵的特征值计算是图像纹理特征分析的重要步骤。

在Matlab中，可以使用graycoprops()函数来计算GLCM的特征值，包括对比度、能量、惯性、熵等。

对比度度量了图像中灰度级变化的程度，能量度量了图像的纹理粗细程度，惯性度量了图像的纹理方向性，熵度量了图像的不确定性。

三、个人观点与理解对于灰度共生矩阵特征值的计算，我认为可以通过Matlab的相关函数轻松实现，但在实际应用中需要根据具体图像的特点和需求来选择合适的特征值。

在处理纹理特征分析时，对于不同类型的图像可能需要调整GLCM特征值的计算参数，以获得更加准确的纹理描述。

在计算过程中需要考虑计算复杂度和精度的权衡，尤其对于大尺寸的图像处理，需要充分考虑计算效率。

总结回顾本文深度探讨了在Matlab中对灰度共生矩阵特征值的计算过程。

通过灰度共生矩阵描述的图像纹理特征分析，我们可以更准确地定量描述图像纹理特征，为图像分类、识别和分割提供了重要依据。

在实际应用中，需要根据具体图像的特点和需求来选择合适的GLCM特征值，以获得更准确的纹理描述，并在计算过程中充分考虑计算效率和精度的平衡。