如何在Matlab中实现灰度共生矩阵特征提取的源代码

以下是在Matlab中实现灰度共生矩阵特征提取的示例源代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');
% 将图像转换为灰度图像
grayImg = rgb2gray(img);
% 计算灰度共生矩阵
glcm = graycomatrix(grayImg);
% 计算灰度共生矩阵的特征
stats = graycoprops(glcm, {'Contrast', 'Correlation', 'Energy', 'Homogeneity'});
% 输出特征值
contrast = stats.Contrast
correlation = stats.Correlation
energy = stats.Energy
homogeneity = stats.Homogeneity

上述代码首先读取一幅彩色图像，然后将其转换为灰度图像。接着，利用`graycomatrix`函数计算灰度共生矩阵，并用`graycoprops`函数计算灰度共生矩阵的四个特征值：对比度、相关性、能量和同质性。最后，输出这四个特征值。

需要注意的是，`graycomatrix`函数有多个参数可供选择，如灰度级数、灰度值偏移量、共生矩阵方向、共生矩阵距离等。`graycoprops`函数也有多个特征可供选择，如能量、对比度、相关性、同质性、熵等。根据不同的需求，可以灵活选择参数和特征。