matlab计算灰度共生矩阵代码

在MATLAB中，计算灰度共生矩阵通常用于图像纹理分析，比如在二值图像上研究像素间的统计关系。下面是一个简单的例子，展示如何使用MATLAB内置函数来创建灰度共生矩阵：

% 假设我们有一个二值图像 'image'
img = imread('your_image.png'); % 替换为你的图像文件名
img = im2gray(img); % 转化为灰度图像

% 将图像转换为小矩阵，一般选择邻域大小为(1,1)到(8,8)
window_size = [nrows img]; % 根据实际需要调整窗口大小
window = ones(window_size);

% 计算灰度共生矩阵 (GLCM)
[gcm, distances] = graylevelcooccurrencematrix(img, window, 'P', 'sum');

% 'P' 参数指定了计算共生概率 ('count' 或 'sum')
% 'sum' 表示每个距离对的共生数之和

% 可视化结果
figure;
imagesc(distances, gcm);
xlabel('Distance');
ylabel('Orientation');
title('Gray Level Co-occurrence Matrix');

% 如果你需要保存矩阵，可以这样做
save('gcm.mat', 'gcm');

记得替换 'your_image.png' 为你的图像路径，并根据需要修改 `window_size` 和其他参数。`graylevelcooccurrencematrix` 函数会返回共生矩阵和对应的灰度级距离。