灰度共生矩阵描述纹理特征参数

灰度共生矩阵（GLCM）是一种常用的描述纹理特征参数的方法。它是一种基于灰度级分布的统计方法，可以用来描述图像中像素间的灰度级分布关系，从而提取出图像的纹理特征。

具体地，灰度共生矩阵是一个对称的二维矩阵，其中每个元素表示两个像素之间在特定方向上出现的灰度级组合的概率。通常情况下，灰度共生矩阵是在图像中选取一定数量的像素对，并统计它们之间的灰度级组合出现的概率而得到的，这样得到的灰度共生矩阵可以用来描述图像中不同方向上的纹理特征。

基于灰度共生矩阵，可以计算出一系列用于描述纹理特征的参数，例如能量、熵、对比度、相关性等。这些参数可以用来 quantitatively 描述图像中的纹理特征，并且可用于图像分类、纹理分割、人脸识别等应用中。

总之，灰度共生矩阵是一种简单而有效的描述图像纹理特征的方法，可以通过计算灰度共生矩阵中的参数来 quantitatively 描述图像中的纹理特征。