使用matlab进行编码，要求选择一幅灰度图像，设定不同的距离差分值，用MATLAB求其在0,45,90,135这4个方向上的灰度共生矩阵，并进行分析。

好的，我了解了您的要求。以下是您需要的MATLAB代码：

% 读取图片
img = imread('lena_gray.jpg');
% 将图片转换为灰度图
img = rgb2gray(img);
% 设定不同的距离差分值
offsets = [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1];
% 计算灰度共生矩阵
glcm = graycomatrix(img, 'Offset', offsets, 'NumLevels', 256, 'Symmetric', true);
% 将4个方向上的灰度共生矩阵相加并取平均
glcm_sum = sum(glcm, 3);
glcm_avg = glcm_sum / 4;
% 分析灰度共生矩阵
contrast = graycoprops(glcm_avg, 'Contrast');
dissimilarity = graycoprops(glcm_avg, 'Dissimilarity');
homogeneity = graycoprops(glcm_avg, 'Homogeneity');
energy = graycoprops(glcm_avg, 'Energy');
correlation = graycoprops(glcm_avg, 'Correlation');

% 输出分析结果
fprintf('Contrast: %.2f\n', contrast.Contrast);
fprintf('Dissimilarity: %.2f\n', dissimilarity.Dissimilarity);
fprintf('Homogeneity: %.2f\n', homogeneity.Homogeneity);
fprintf('Energy: %.2f\n', energy.Energy);
fprintf('Correlation: %.2f\n', correlation.Correlation);

以上代码中，我们首先读取了一张灰度图像，并设定了不同的距离差分值。然后，我们使用`graycomatrix`函数计算出了在4个方向上的灰度共生矩阵，并将它们相加取平均得到了最终的灰度共生矩阵。最后，我们使用`graycoprops`函数分析了灰度共生矩阵的不同特征，并输出了结果。

您可以根据需要自行更改距离差分值，并对输出结果进行分析。