在图像处理领域，纹理分析是一项重要任务。今天我们要聊的是利用灰度共生矩阵（GLCM）来提取图像中的纹理特征。🧐/GLCM是一种描述图像中像素间空间关系的有效工具，它通过统计图像中不同方向和距离上像素对出现的频率，来捕捉纹理的复杂性。
首先，我们需要构建灰度共生矩阵，这一步骤要求我们定义好灰度级范围以及滑动窗口的步长和方向。接着，从这个矩阵中我们可以计算出多个纹理特征参数，比如对比度、相关性、能量和熵值等。这些参数能够帮助我们量化纹理的特性，从而实现更精准的分类与识别。📊📈
这项技术广泛应用于医学影像分析、遥感图像解译以及材料表面检测等领域。例如，在医疗影像中，GLCM可以帮助医生更准确地判断肿瘤组织的边界；而在农业监测方面，则能有效评估作物生长状况。🌿🌱
总之，灰度共生矩阵为纹理分析提供了强大的技术支持，未来还有更多潜力等待挖掘！🔍💡