灰度共生矩阵14维特征 matlab

灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix，简称GLCM）是一种用于图像纹理分析的工具，它可以通过计算图像中像素之间的灰度级别关系来提取图像的纹理特征。GLCM 的 14 维特征是一种常用的特征集合，用于描述图像的纹理信息。

在 MATLAB 中，可以使用 'graycomatrix' 函数来计算图像的灰度共生矩阵，并提取 14 维特征。

首先，加载图像并将其转化为灰度图像：

img = imread('image.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

然后，计算 GLCM。通过指定一些参数，如灰度级别数、距离和方向等，可以得到不同特征组合的 GLCM。以下是一个示例：

glcm = graycomatrix(gray_img, 'NumLevels', 256, 'Offset', [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1], 'Symmetric', true);

接下来，可以使用 'graycoprops' 函数提取 GLCM 的 14 维特征：

stats = graycoprops(glcm, {'Contrast', 'Correlation', 'Energy', 'Homogeneity', 'Entropy', 'Dissimilarity', 'Mean', 'Variance', 'StandardDeviation', 'Skewness', 'Kurtosis', 'ClusterProminence', 'ClusterShade', 'MaxProbability'});

最后，可以分别访问每个特征的值：

contrast = stats.Contrast;
correlation = stats.Correlation;
energy = stats.Energy;
homogeneity = stats.Homogeneity;
entropy = stats.Entropy;
dissimilarity = stats.Dissimilarity;
mean_value = stats.Mean;
variance = stats.Variance;
std_deviation = stats.StandardDeviation;
skewness = stats.Skewness;
kurtosis = stats.Kurtosis;
cluster_prominence = stats.ClusterProminence;
cluster_shade = stats.ClusterShade;
max_probability = stats.MaxProbability;

这样，我们就能得到图像的 14 维纹理特征。

需要注意的是，GLCM 的计算和特征提取可能需要对图像进行预处理，并根据需要调整参数以获取最佳效果。此外，这只是灰度共生矩阵在 MATLAB 中的一种常见应用方式，实际应用中可能还有其他方法和技术。