灰度共生矩阵 🔍📊

灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是一种用于图像分析的强大工具。它通过统计图像中像素间的灰度级分布，帮助我们了解图像纹理特征。🤔 图像中的每个像素都有一个特定的灰度值，而GLCM则记录了这些灰度值在不同方向和距离上的出现频率。📊 这种方法不仅能够捕捉到图像的结构信息，还能揭示出隐藏在像素间的关系。👀

通过调整GLCM参数，如距离和角度，我们可以从不同视角观察图像特征，从而更准确地识别纹理模式。🔄 无论是医学影像分析，还是遥感图像处理，GLCM都展现出了其独特的价值。🔬🌍 在实际应用中，GLCM常被用于特征提取，为后续的分类或聚类步骤提供关键数据。🎯

总而言之，灰度共生矩阵是一个强大的图像分析工具，能够为我们提供关于图像纹理的深入见解。💡

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