纹理分析技术与特征选择算法的联系和区别，请详细说明，并举例。灰度共生矩阵是如何获取图像的纹理特征的？请详细说明并举例阐述。

纹理分析技术和特征选择算法都是图像处理中的重要方法，但两者的目的和应用场景略有不同。

纹理分析技术主要用于提取图像中的纹理信息，即在一个局部区域内，像素的灰度值、颜色等具有某种规律性的分布特征。通过纹理分析技术，可以获得图像的纹理特征，用于图像分类、识别、分割等应用。常用的纹理分析技术包括灰度共生矩阵、小波变换、Gabor滤波器等。

特征选择算法则是用于从大量的特征中选择出最具有区分性的一些特征，以提高分类、识别、回归等任务的准确率和效率。特征选择算法的目的是提高分类器的泛化能力，同时减少特征维度，避免过拟合。常用的特征选择算法包括相关系数、卡方检验、信息增益等。

灰度共生矩阵是一种常用的纹理分析技术，它通过统计图像中像素灰度值出现的位置和频率，从而提取图像的纹理特征。具体地，灰度共生矩阵是一个n×n的矩阵，其中第i行第j列的元素表示在图像中，灰度值为i的像素与灰度值为j的像素在一定方向上（如水平、竖直、对角线等）出现的频率。通过灰度共生矩阵，可以计算出一系列反映图像纹理特征的统计量，如对比度、能量、熵等。

举个例子，假设有一张大小为5×5的灰度图像，其灰度值如下所示：

2 1 2 3 3
2 2 1 2 3
3 2 2 1 2
3 3 2 2 1
1 3 3 2 2

以水平方向为例，我们可以计算出灰度共生矩阵G，其中n=4，即灰度值的范围为0~3：

    0   1   2   3
------------------
0 |  0   0   0   0
1 |  1   0   0   0
2 |  2   3   4   2
3 |  1   1   3   2

其中G[2,3]表示灰度值为2的像素与灰度值为3的像素在水平方向上出现的频率为2次。通过G，我们可以计算出该图像在水平方向上的对比度为0.55，能量为0.22，熵为2.44等纹理特征。