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基于灰度共生矩阵的纹理分析

一种考虑像素空间关系的纹理统计方法是灰度共生矩阵(GLCM)，也称为灰度空间依赖矩阵。GLCM函数通过计算具有特定值和特定空间关系的像素对在图像中出现的频率来表征图像的纹理，创建GLCM，然后从这个矩阵中提取统计度量。(纹理过滤器函数，描述在计算纹理的统计度量不能提供形状信息，即图像中像素的空间关系。)

创建glcm后使用graycomatrix，您可以使用graycoprops。这些统计信息提供了关于图像纹理的信息。统计信息如下表所示。

统计

描述

对比

测量灰度共现矩阵的局部变化。

相关

测量指定像素对的联合概率。

能源

提供GLCM中平方和元素的和。也称为均匀性或角秒矩。

同质性

度量GLCM中元素分布与GLCM对角线的接近度。

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