在图像处理的世界里，灰度共生矩阵（GLCM）是一种强大的工具，用于从图像中提取有价值的特征。🔍 它通过分析像素间的灰度值分布来揭示图像的纹理特性。📊 这种方法特别适用于识别和分类具有不同纹理模式的区域，例如在医学影像分析或地表特征识别中。
通过计算灰度共生矩阵，我们可以得到一系列描述图像纹理的参数，如对比度、相关性、能量和熵等。📊 这些参数有助于我们更深入地理解图像内容，并为后续的图像分析和机器学习任务提供关键输入。🧠
总之，灰度共生矩阵是图像特征提取中的一个强大工具，它使我们能够从复杂的视觉数据中提取出有意义的信息，从而在众多应用领域发挥重要作用。💡
图像处理 灰度共生矩阵 纹理分析