【行业前瞻】灰度共生矩阵(GLCM)基本原理;灰度共生矩阵公式:灰度共生矩阵原理解析
灰度共生矩阵(GLCM)基本原理 灰度共生矩阵(GLCM)是一种用于描述图像纹理特征的方法,它可以通过计算像素间灰度值的共生关系来分析图像的纹理特征。灰度共生矩阵公式是一种二维直方图,它将像素灰度值的共生关系表示为矩阵中的元素值。灰度共生矩阵可以用于图像分类、目标识别、图像分割等应用中。 灰度共生矩阵公式:灰度共生矩阵原理解析 灰度共生矩阵公式可以表示为: $$ G(i,j,\delta_x,\delta_y)=\sum_{x=0}^{N-1}\sum_{y=0}^{M-1} \begin{c