数字图像处理纹理图片

### 数字图像处理中的纹理分析

在数字图像处理领域，纹理分析是一个重要的方面，用于描述和分类具有特定空间排列模式的像素集合。MATLAB提供了强大的工具来执行这些任务。

#### 使用灰度共生矩阵(GLCM)进行纹理特征提取

灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是衡量图像中不同位置之间灰度级关系的一种方法。GLCM能够捕捉到图像的空间结构信息，对于识别材料表面特性非常有用[^1]。

下面展示了一个简单的MATLAB代码片段，该代码计算并显示一幅给定图像的GLCM以及从中得出的一些统计量：

% 加载测试图像
I = imread('texture_image.jpg'); % 替换为实际路径下的纹理图片文件名
grayImage = rgb2gray(I);         % 将RGB图像转换成灰度图

% 计算灰度共生矩阵
glcm = graycomatrix(grayImage);

% 提取一些常用的纹理属性
stats = graycoprops(glcm, {'Contrast', 'Correlation', 'Energy', 'Homogeneity'});

% 显示原始图像及其对应的灰度共生矩阵可视化结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(I);
title('Original Image');

subplot(1, 2, 2);
imagesc(glcm(:,:,1));
colorbar;
title('Gray-level co-occurrence matrix');

此段程序首先加载了一张名为`texture_image.jpg`的样本图像，并将其转化为灰度形式；接着利用`graycomatrix()`函数构建了基于相邻像素间亮度差异分布情况而形成的GLCM表征；最后调用了`graycoprops()`获取了几种常见的纹理测量指标——对比度、相关性、能量及同质性等参数值。

上述过程不仅有助于理解如何编程实现基本的纹理分析功能，同时也展示了MATLAB环境内丰富的内置命令集所带来的便捷之处。