使用matlab语言编程生成给定纹理图像的灰度共生矩阵，基于灰度共生矩阵计算得出纹理图像的能量、对比度、相关度、同质性和熵5种统计特征参数

以下是使用 MATLAB 编程生成给定纹理图像的灰度共生矩阵，并基于该灰度共生矩阵计算纹理图像的能量、对比度、相关度、同质性和熵这5种统计特征参数的代码：

% 读取给定纹理图像
img = imread('texture.jpg');

% 将彩色图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 定义灰度级别数和距离
num_levels = 16;
distance = 1;

% 计算灰度共生矩阵
glcm = graycomatrix(gray_img, 'NumLevels', num_levels, 'Offset', [0 distance; -distance distance; -distance 0; -distance -distance]);

% 计算纹理特征参数
stats = graycoprops(glcm, {'energy', 'contrast', 'correlation', 'homogeneity', 'entropy'});

% 输出纹理特征参数结果
fprintf('能量: %f\n', stats.Energy);
fprintf('对比度: %f\n', stats.Contrast);
fprintf('相关度: %f\n', stats.Correlation);
fprintf('同质性: %f\n', stats.Homogeneity);
fprintf('熵: %f\n', stats.Entropy);

需要注意的是，这里使用的是 `graycomatrix` 和 `graycoprops` 这两个 MATLAB 自带的函数，它们分别用于生成灰度共生矩阵和计算纹理特征参数。在运行代码前，需要将给定的纹理图像放在 MATLAB 当前工作目录下，并将其文件名 `'texture.jpg'` 修改为实际的文件名。